促胶质瘤恶性进展的肿瘤相关巨噬细胞分子特征识别及可视化研究

Glioblastoma (GBM) is the most malignant adult brain tumor. It is urgently needed to discover crucial cells and molecules that play significant roles in tumor progression and therapeutic resistance. In addition, developing the in vivo visualization approaches based on the identified molecular characteristics will provide new possibilities for precise diagnosis, treatment as well as the prognosis of GBM. Our previous studies revealed that tumor associated macrophage (TAM) was one of the most important components in tumor microenvironment of GBM. Furthermore, the infiltration of TAMs was closely related to the malignant progression, therapeutic resistance and prognosis of GBM. Developing novel non-invasive visualization approaches to evaluate the infiltration degree of TAMs will provide important references for GBM surgery and adjuvant therapy. Thus, this project attempts to identify the TAMs-related molecular markers and metabolic products by integrating single-cell RNA sequencing and metabonomics technology. In addition, we will develop novel visualization approaches for evaluation of TAMs infiltration based on magnetic resonance spectroscopy (MRS) and artificial intelligence algorithms. The achievement of this project will shed light on the clinical monitoring, therapy directing as well as prognosis evaluation of GBM.

胶质母细胞瘤（GBM）是恶性程度最高的成人脑瘤。亟需识别GBM演进过程中发挥重要作用、指示恶性进展程度、反应治疗抗性的关键细胞和分子，以开发新型可视化方法，进而推动GBM的精准诊断、治疗及预后评估。申请人前期研究表明肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）是GBM微环境的最主要组成部分，其浸润程度与GBM的恶性进展、治疗抵抗及预后密切相关。推进评估TAMs浸润程度的非侵袭性方法，构建评估TAMs空间分布的可视化体系，将为GBM手术和辅助治疗提供重要依据。本项目拟整合单细胞测序技术和代谢组学技术，系统解析促肿瘤恶性进展TAMs亚群的分子特征，识别高置信度该类TAMs的相关分子标记和特异性代谢产物。进一步，基于MRS和人工智能算法明确TAMs浸润与影像组学特征的关联，将实现对TAMs细胞空间分布的在体可视化，为GBM的病情监控、精准手术、制定辅助治疗策略和预后评估提供研究基础。

胶质母细胞瘤（GBM）是恶性程度最高的成人脑瘤。目前GBM的标准治疗方案为极大安全手术切除后辅以放化疗。然而，GBM病灶部位的特殊性和极强的浸润性造成了肿瘤难以完全切除，且GBM 演进可促进肿瘤治疗抵抗和快速复发。系统识别GBM演进过程中发挥重要作用、指示恶性进展程度、反应治疗抗性的关键细胞和分子，以开发新型可视化方法，有望推动GBM的精准诊断、治疗及预后评估。本项目首创通过采集GBM多病灶，利用单细胞测序技术识别肿瘤自然演进的关键分子特征，并构建表征肿瘤演进特征的预测模型。基于该模型进一步揭示肿瘤协同微环境演进的关键信号通路调控轴“HIF1A-FOSL2-ANXA1”，该调控轴可定向招募并驯化外周血来源巨噬细胞（BMDM），进而形成免疫抑制微环境及促进肿瘤侵袭和演进。另外，研究还发现一簇BMDM携带肿瘤特异性表达的转录本及相关突变位点。该簇BMDM具有较强的吞噬能力，且表现出免疫抑制功能，能够有效降低T细胞γ干扰素表达水平。进一步基于大量胶质瘤患者和正常人外周血单核细胞样本分析显示，肿瘤患者外周血单核细胞分子特征与正常人外周血单核细胞分子特征存在较大差异，基于患者来源的单核细胞分子特征构建的预测模型能够有效鉴别样本健康状态。最后，本研究利用体外肿瘤干细胞放射成球实验鉴别放疗抵抗和放疗敏感的肿瘤细胞系。通过多组学方法检测识别出与肿瘤放疗抵抗相关的分子标志物并构建预测模型。基于该模型的后续研究发现，在放疗压力下有一簇内皮细胞样（CD133+/CD144+）肿瘤细胞显著富集，并表现出较强的放疗抵抗特征。巨噬细胞的浸润能够进一步促进肿瘤细胞激活TGF-beta信号通路，帮助肿瘤抵抗放疗。综上所述，本项目研究结果为深入理解GBM自然演进过程中微环境重塑机制提供了重要的理论依据，为临床评估患者肿瘤演进及治疗抵抗状态提供了重要的可视化分子标志物，为靶向抑肿瘤提供了新的研究思路和方法。

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