课题想做巨噬细胞,如何挖掘亚群?学南京医大带上【单细胞+空转】,研究TAM的定位及互作机制

最近有粉丝和大海哥讲，他想设计一个不复杂但是又有创意的课题，那不就是生信结合热点吗？于是大海哥就按照这个思路去Pubmed上搜了下这几天的内容，还真找到了一篇很新，思路也很nice的，拿出来给大家分享下！

这是今年1月份由江苏大学联合南京医科大学团队发表在Translational Oncology上的文章，聚焦到肺腺癌（LUAD）中肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）的异质性这一关键缺口，并且把重点放在了TAMs，首次确定TSB⁺TAM亚群，将其与预后、免疫微环境及治疗响应关联，填补了 TAMs 在 LUAD 中特异性亚群功能研究的空白。可以说热度、研究价值和创新性兼备！

想设计出好课题就要学好思路！这篇是采用 “多组学整合 + 机器学习 + 功能验证” 的系统思路，主要分为三大模块——先通过单细胞与空间转录组数据（均来自公共数据库）明确 CTSB⁺TAM 的定位及互作机制，再基于其特征基因构建 CTRS 评分系统，经多队列验证其预后与治疗预测价值，最后通过体外实验证实促癌功能，逻辑闭环且层层递进，实现了从生物标志物发现到临床转化工具开发的完整思路。

这篇的选题和思路具有通用性，替换疾病和热点方向就能做，公开数据直接下载就能用，性价比非常高！不确定选题？分析遇到困难？数据量大电脑带不动？滴滴大海哥，专业团队为您定制专属方案和个性化生信分析，还有能给分析提速的服务器可以试用哦！

研究结果

LUAD单细胞转录组图谱：经质控获得72,478个细胞，鉴定出单核细胞、巨噬细胞等8类主要细胞类型；肿瘤组中上皮细胞和巨噬细胞比例显著升高，正常组织中免疫细胞占比更高，提示LUAD进展中肿瘤微环境细胞组成发生重塑。

TAM亚型鉴定及CTSB⁺TAM的关键作用：将巨噬细胞分为6种TAM亚型，其中CTSB⁺TAM等4种亚型在肿瘤组富集；功能富集显示CTSB⁺TAM涉及免疫记忆调控、细胞黏附等；生存分析证实CTSB⁺TAM高浸润与LUAD不良预后显著相关，并筛选出143个CTSB⁺TAM特征基因。

CTSB⁺TAM与肿瘤细胞的空间分布：空间转录组分析显示CTSB⁺TAM与肿瘤细胞在LUAD组织共定位；NicheNet分析鉴定MDK-SDC1为核心配体-受体互作对，且HPA数据库免疫组化及空间数据均证实MDK与SDC1在LUAD组织中高表达且共定位。

CTRS模型构建与验证：基于143个特征基因，通过10种机器学习算法构建CTRS评分系统，其中随机生存森林模型表现最优；在TCGA-LUAD训练集及3个GEO验证集中，高CTRS评分均与更差总生存期相关。

CTRS模型的临床价值评估：CTRS可有效区分不同风险人群，高风险组死亡事件更多；在年龄、肿瘤分期等不同临床亚组中均保持稳健的预后预测能力；多因素Cox回归证实CTRS是LUAD独立预后因素，预测效能优于传统临床指标。

CTRS与免疫景观的关联：高CTRS组免疫抑制特征显著，调节性T细胞、M2巨噬细胞等浸润增加，CD8⁺T细胞浸润减少；基质评分更高而免疫评分更低，免疫检查点通路（PD-1、PD-L1等）及促炎通路激活，免疫抑制相关特征评分升高。

CTRS与免疫治疗响应的关系：高CTRS组肿瘤抗原呈递、T细胞活化等抗癌免疫周期关键步骤活性降低；与肿瘤突变负荷（TMB）呈负相关，免疫表型评分（IPS）更低；在IMvigor210队列中，高CTRS组免疫治疗响应率（CR/PR比例）更低、生存期更短，证实其对免疫治疗疗效的预测价值。

CTSB⁺TAM促进LUAD进展的功能验证：体外共培养实验显示，CTSB过表达的巨噬细胞可显著促进A549和H1975细胞的迁移能力及增殖活性，直接证实CTSB⁺TAM的促肿瘤作用。

大海哥点评：

现在越来越多的文章开始用上单细胞，这个“瞄准国自然热点，单细胞解析XX异质性，机器学习构建预后模型”的思路实力不容小觑，有大规模多组学数据、有热点分析、还兼顾了广度和精度，是一个不可多得的好思路，想要好课题的朋友非常推荐使用，比单纯做单细胞公共数据分析的竞争力要强很多，如果单细胞分析自己搞不定，可以联系大海哥帮你实现！还有可试用的生信服务器，专业的思路设计和生信分析团队随时待命，有需要滴滴！