在肝癌治疗领域，我们正站在一个变革的十字路口。最新的研究突破（西奈山伊坎医学院的Josep M Llovet教授团队和鲁汶大学医院的Jeroen Dekervel教授团队共同完成）揭示了一种前沿的分子分型方法，它可能彻底改变我们对晚期肝细胞癌（HCC）患者治疗响应的理解。

关键词：晚期肝细胞癌；单细胞测序技术；肿瘤微环境；阿替利珠单抗与贝伐珠单抗组合治疗

1.研究的创新点

（1）首次将单细胞RNA测序的细胞特异性基因标签成功应用于批量RNA-seq数据，为解析治疗机制提供了新的方法。

（2）提出了“免疫活性”、“血管生成驱动”及“耐药”分子分类框架，为未来患者分层治疗提供了理论基础。

（3）阐明了NRP1低表达作为血管生成驱动亚型的潜在生物标志物，以及Notch和TGF-β在耐药中的重要作用。

2.背景知识

肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma, HCC）是全球癌症相关死亡的第三大原因，晚期HCC患者的系统性治疗选择较为有限。近年来，阿替利珠单抗（Atezolizumab）与贝伐珠单抗（Bevacizumab）的组合治疗（简称atezo+bev）通过IMbrave150 III期研究显示相较索拉非尼（Sorafenib）显著延长了生存期，成为晚期HCC的一线标准治疗方案。然而，针对atezo+bev疗效的分子机制及耐药原因尚未完全明确，尤其是在肿瘤微环境（TME）如何影响治疗结果方面。因此本研究旨在利用单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术，识别晚期HCC患者中与atezo+bev治疗响应相关的分子特征，并探讨主要耐药机制。研究的最终目标是根据分子特征对患者进行分类，以指导个性化治疗策略。

3.研究设计

利用scRNA-seq高分辨率特点，生成适用于批量RNA测序（bulk RNA-seq）分析的基因特征，以此为基础重新分析大量样本的bulk RNA-seq数据结果，识别并研究晚期HCC中atezo+bev治疗的响应模式及耐药机制（图1）。

图1：研究方案设计

4.研究结果

（1）鉴定肿瘤组织细胞的基因特征

研究通过scRNA-seq数据，识别了晚期HCC肿瘤微环境中的35种细胞表型，包括恶性肝细胞、免疫细胞和间质细胞。每种细胞表型对应一组基因特征，这些基因特征通过差异表达分析获得，筛选了在特定细胞类型中高度表达的基因。这些基因的表达特征被验证为稳健且与相应细胞的功能一致。在验证阶段，使用另一个scRNA-seq队列，对所生成的基因特征进行验证，确保其在不同样本中的一致性。最终，研究确认了21种具有高特异性的基因特征，这些基因特征能够有效地代表晚期HCC中不同细胞表型的特征，具备了稳健性和生物学合理性，为进一步分析患者的治疗反应提供了可靠的分子工具（图2）。

图2：鉴定HCC的单细胞基因特征

（2）HCC基因特征与晚期HCC中atezo+bev治疗反应的关系

研究利用从晚期HCC样本中生成的21种基因特征，分析了它们在422个HCC患者样本中的表达情况。这些患者接受了atezo+bev治疗，其中317名患者为主要治疗组，另外47名患者接受了阿替利珠单抗单药治疗，58名患者接受了索拉非尼治疗。通过分析基因特征的富集情况，研究揭示了免疫细胞特征在atezo+bev治疗中的重要性。

结果表明，CD8⁺效应T细胞（CD8 Temra和CD8 Tex）及CXCL10⁺巨噬细胞的富集是atezo+bev治疗反应的主要标志。这些细胞特征在atezo+bev响应者中普遍存在，且与较长的无进展生存期（PFS）相关。此外，这三种免疫细胞的富集预测了治疗的反应性，敏感性和特异性较高，尽管在一些患者中免疫反应较弱。研究还发现，免疫相关细胞群的富集与治疗效果密切相关，特别是CD8⁺效应T细胞和CXCL10⁺巨噬细胞的共存（图3）。通过这些基因标记，可以有效地识别atezo+bev的响应者，并为后续的临床治疗提供参考。

图3：HCC基因特征与atezo+bev治疗反应的关系

（3）免疫介导与非免疫介导的atezo+bev治疗反应在晚期HCC中的比较

研究进一步分析了atezo+bev治疗的免疫介导反应与非免疫介导反应在晚期HCC中的区别。结果表明，约40%的atezo+bev响应者展示了强烈的免疫反应，这些肿瘤富含CD8⁺效应T细胞和CXCL10⁺巨噬细胞，呈现免疫活跃的肿瘤微环境。这些免疫相关的细胞群体与更长的无进展生存期相关，并且表现出典型的免疫检查点抑制剂（ICI）治疗反应特征（图4）。然而，剩余的60%的atezo+bev响应者缺乏上述免疫细胞的明显富集，反而表现出较强的基因组不稳定性，特别是TP53突变等特征，显示出抗血管生成的特性。与免疫富集的肿瘤不同，这些肿瘤在治疗反应中更多地依赖于抗血管生成作用，尤其是在低NRP1表达的情况下，这一特征与贝伐珠单抗的抗血管生成效应密切相关（图5）。此外，这部分患者的免疫细胞浸润程度较低，其肿瘤微环境呈现较低的免疫反应，但表现出较高的基因组不稳定性和多种与抗血管生成相关的特征。该研究揭示了免疫介导与非免疫介导的治疗反应机制之间的差异，为未来的治疗策略提供了重要的参考。

图4：晚期HCC患者对atezo+bev的免疫介导反应

图5：晚期HCC患者对atezo+bev的血管生成相关反应

（4）免疫抑制性髓系细胞和间质细胞群体造成atezo+bev耐药

研究发现，免疫抑制性髓系细胞和间质细胞群体在atezo+bev耐药中发挥了关键作用。具体而言，CD14⁺单核细胞和TREM2⁺巨噬细胞是耐药性的重要特征，它们富集在治疗无效的患者肿瘤中。这些免疫抑制性细胞通过抑制T细胞的免疫反应，可能削弱了atezo+bev的治疗效果。此外，研究还揭示了Notch和TGF-β信号通路的激活与耐药性密切相关。特别是，在耐药患者的肿瘤微环境中，这些信号通路的激活促进了免疫抑制性细胞的招募和功能，从而阻碍了免疫治疗的效果。通过机器学习方法，研究进一步验证了免疫抑制性细胞特征与耐药性之间的关联，为耐药机制的识别提供了新的分子标志物（图6）。

该发现为克服atezo+bev的耐药性提供了潜在的靶向策略，未来可能通过干预这些免疫抑制性细胞和关键信号通路，增强治疗的效果并改善患者的预后。

图6：晚期HCC患者对atezo+bev产生原发性耐药性的决定因素

（5）决定晚期HCC患者临床疗效的分子亚型

研究通过综合分析反应与耐药机制，提出了三种分子亚型，这些亚型能够预测atezo+bev治疗在晚期HCC中的临床获益。这些亚型分别是“免疫活性型”（Immune-competent）、“血管生成驱动型”（Angiogenesis-driven）和“耐药型”（Resistant）。免疫活性型和血管生成驱动型患者在接受atezo+bev治疗时表现出显著的生存获益，且总体生存期（OS）和无进展生存期（PFS）均明显延长。这些分子亚型的划分是基于肿瘤微环境中免疫细胞、免疫抑制性细胞、Notch信号通路活化以及NRP1表达水平等多个特征。免疫活性型患者肿瘤微环境免疫活跃，富含CD8⁺效应T细胞和CXCL10⁺巨噬细胞，而血管生成驱动型则表现出低NRP1表达，提示其主要受贝伐珠单抗的抗血管生成作用影响。耐药型患者则显示出免疫细胞缺乏或免疫抑制性细胞富集的特征，并伴随Notch和TGF-β信号通路的激活。该研究为根据分子特征进行患者分层提供了有力支持，并为未来的个性化治疗方案制定提供了理论基础。通过这些分子亚型的划分，能够更加准确地预测哪些患者能从atezo+bev治疗中受益，哪些则可能面临耐药挑战。

图7：分子亚群决定atezo+bev对晚期HCC的临床疗效

5.论文给我们的启示

（1）精准医疗的实践方向：本研究强调了基于分子机制的精准分层治疗在提高疗效方面的潜力。

（2）未来研究方向：进一步开发基于NRP1的生物标志物，用于预测患者对atezo+bev的响应；探索联合靶向免疫抑制性信号通路（如Notch和TGF-β）的新策略以克服耐药。

（3）临床应用的挑战：尽管研究提供了详细的分子机制，但部分生物标志物的临床验证仍需更大规模的前瞻性研究。

参考文献

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