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长文警告！全文12600字，可点赞收藏后细看。 一、什么是单细胞时空多组学？ 单细胞时空多组学，指的是从时间与空间两个维度，对细胞内的RNA、蛋白质、代谢物等生物分子进行定性、定位、定量研究的一系列技术总称。 它包括：• 单细胞测序• 空间转录组• 空间代谢组• 空间蛋白组 目前广泛应用于肿瘤学、发育生物学、神经生物学等领域，是生命科学前沿研究方向之一。 二、单细胞时空多组学技术解析 ✅ 1.1 单细胞测序定义：高通量单细胞转录组测序，可一次性检测上万个细胞的基因表达谱。应用：揭示细胞异质性、疾病相关亚群、发育轨迹等。常用平台：• 进口：10x Genomics（V4/GEM-X）、BD Rhapsody• 国产：墨卓、华大C4、寻因、新格元等选择建议：• 珍贵样本 → GEM-X• 性价比优先 → 国产优质平台 单细胞测序，更准确的说，是指高通量的单细胞转录组测序，能够对一份组织或血液样本解离制备成单细胞（核）悬液后，利用微流控或微孔板油包水技术，一次性检测上万个细胞的基因表达谱，且每个细胞的基因检出中位数在1千多到5千多不等。经过近10年的发展和应用，目前早已是“飞入寻常百姓家”。由于能够很好的解决bulk RNA-seq无法解决的问题，比如组织样本中的细胞异质性、肿瘤组织中的耐药或敏感的亚克隆、可能发现跟疾病或发育轨迹密切相关的核心细胞亚群，因此在大部分课题组都会涉及到。 目前常用的平台有进口的经典微流控方法的10xGenomics、微孔板原理的BD Rhapsody，以及百花齐放百家争鸣的国产品牌，比如墨卓Mobinova、华大C4、寻因、新格元、M20等等。从文章数量来说，10xGenomics是遥遥领先。从数据质量（捕获细胞数、中位基因值、饱和度等）来说，10x的GEM-X平台也就是V4版本，也属于遥遥领先其他任何平台的地位。对珍贵样本或者重要项目来说，选择GEM-X一定是更加稳妥的方案；对于样本较多、追求性价比而言，国产品牌也是不错的选择，从目前看到的数据来说，墨卓和C4表现还不错。 当然，要注意的一点，GEM-X也有纯原装版本和fake版本，各服务商价格不一，要擦亮眼睛。小红书有个贴子“真假美猴王：单细胞GEM-X实测数据对比”讲得比较清晰。总体来说，可对比看一下服务平台是否多样、是否具备多项授权认证、已发表的项目文章的数量（文章数量跟项目经验一定是成正比的）、价格（价格跟数据一般也是成正比的）、数据指标承诺、售后服务承诺等。 ✅ 1.2 空间转录组测序原理：对组织切片中RNA进行高通量检测，实现基因在空间上的定位与表达分析。常用平台：• 10x Genomics（Visium、Xenium）• 华大 Stereo-seq特点：空间分辨率高，可映射细胞类型至空间位置。 空间转录组，主要是将冰冻组织切片或FFPE石蜡切片中的RNA跟玻片上的探针或polydT引物结合后，经过建库测序，实现对组织切片中的基因进行高通量的定性、定量、定位，从而获得切片中不同位置和不同区域的基因表达谱，以解析比如癌和癌旁、脑组织中海马区和皮层区的基因表达差异、找到疾病相关的核心基因。如果通过反卷积等分析，还可以将具体细胞类型映射到空间分布上，得到疾病相关的基因A位于肿瘤B区的细胞C中。常用于肿瘤学、发育生物学、神经生物学等领域的研究。 目前最常用的平台有2个，一个是进口的10xGenomics，包括Visium（polyA法、V1、spot大小55um）、Visium Cytassist（探针法、V2、spot大小55um）和HD（探针法、V3、2um大小）等具体产品。目前最新的版本HD也就是V3能做到2um的分辨率，但一般是bin到8um（也就是近似一个细胞的大小）来做分析。10x还有一个接近单细胞分辨率的大芯片——Xenium 5k原位成像技术，可以覆盖5000个基因，芯片面积较大，可以拼多个样本，虽然单张芯片价格高，但拼样后算下来其实性价比蛮高的。优点是分辨率很高、加上细胞分割后能精确到单细胞水平、还可以拼片，缺点是覆盖基因仅5000个、目前只适合人和小鼠。 另一个是国产的华大Stereo-seq，包括冰冻样本的v1.3版本和针对石蜡样本的v1.1版本，spot的大小是200nm也就是0.2um，分辨率是比较高的。目前这两个品牌算是应用最多的。最初stereo-seq的数据质量确实不咋地，不过经过几轮的更新迭代后，目前实测数据还是不错的，某些指标不亚于老大哥10x了。 这里顺便多提一句华大。华大其实是一个比较大的集团，先不管他是不是褒贬不一。华大分做临床基因检测和NIPT的临检公司华大医学、有做科技服务的华大科技、有专门搞新技术合作发文章的华大研究院、有生产测序仪和stereo-seq空转的华大智造，不管您是要骂还是要夸，可能得先分清具体的对象。 其他平台比如CosMx 6k、Slide-seq、寻因、百迈克，也有一些适用场景。因为了解不多所以在此不做过多评价。 ✅ 1.3 空间代谢组又称：质谱成像检测对象：小分子代谢物（70-1000 Da）常用技术：• DESI（电喷雾电离）• MALDI（基质辅助激光解吸电离）• SIMS（二次离子质谱）应用领域：肿瘤代谢、神经代谢、发育代谢等。 空间代谢组也叫做质谱成像（Imaging Mass Spectrometry），跟空间转录组有类似的地方：都是对冰冻组织切片进行检测；但不同点在于，空间代谢组是逐点扫描的方式去高通量的检测70-1000Da的小分子代谢物并对其进行定性、定量和定位。 目前文章中常见的技术有DESI（电喷雾电离技术Desorption ElectroSpray Ionization）、MALDI（基质辅助激光解吸电离Matrix Assisted Laser Desorption Ionization）和SIMS（二次离子质谱Secondary Ion Mass Spectrometry）等3个平台。实际上前两个平台商用较多，两种方法各有特色。一般而言，由于MALDI主要检测质量范围是300Da以上的，而DESI是100Da以上，因此DESI的检测范围更广，如果各类物质都关注的话，可优先选择DESI平台，如果更关注更大分子量的比如脂质的话，可优先选择MALDI平台。 对于研究神经系统疾病、肿瘤代谢重编程、代谢性疾病、生长发育等领域的研究人员而言，空间代谢组能够提供对脑、肾、肝、肿瘤等多组织器官的空间层面的小分子代谢物的分布和重编程，如果再结合单细胞和空间转录组，能够更清晰的知道哪些细胞类型A的哪些代谢物B在什么空间位置C上有何变化，能够更好的揭示疾病发生发展和药物治疗的作用机制。 ✅ 1.4 空间蛋白组方法分类：• 基于抗体（如CODEX）• 基于质谱（如LCM-MS）特点：分辨率高（可达0.2 μm），目前主要用于靶向验证，非全蛋白发现。 空间蛋白组目前有基于激光捕获显微切割+ 高灵敏度4D-DIA质谱（LCM-MS）和基于抗体的两大类方法，基于抗体的主要是AKOYA的CODEX方法。 前者是首先通过显微切割获取目的区域，再对切割下来的特定区域样本进行蛋白质谱DIA检测，优点是依赖质谱的蛋白检测方式无偏依可检测数千种蛋白，缺点是非全片扫描，无法形成比较完整的对整张组织切片的全景覆盖。 后者是以CODEX为例的抗体法，是将特定靶标抗体与DNA条形码进行偶联后，与组织切片进行抗体孵育、染色、成像并洗脱，继续下一轮的孵育成像洗脱，实现循环成像。可在单张切片上实现20-60种蛋白的同时检测（最高100多种蛋白），优点是分辨率很高，0.2um，亚细胞级，芯片较大，可以拼多个样本，缺点是panel已定制好，只能从抗体库中选已有的抗体，要添加更多靶标的话会较麻烦且有额外成本，另外AKOYA被Quanterix收购后，整个货期和技术支持不太稳定。类似原理的有COMET平台，可检测28-40种蛋白。其他如IMC质谱成像是通过金属标记的抗体来原位检测，成本较高，定制较困难。 总体而言，空间蛋白组学目前还没有既全片覆盖、又全蛋白覆盖的大而全的技术。要么需要显微切割特定区域、要么需要选择特定的目标蛋白。因此这个技术更多是用于辅助或validate而非discovery。 ✅ 1.5 小结 单细胞测序能解决组织中的细胞异质性、疾病相关细胞亚群及关键基因、细胞状态拟时序变化轨迹、细胞间通讯等问题，空间组学能解决组织切片上的RNA、蛋白质、代谢物等分子的空间定位和空间相互作用等问题，单细胞时空多组学联合应用，能从时间、空间、多组学角度更高维度更加全面的揭示疾病和发育等背后的生物学机制。 ✅ 1.6 彩蛋：时空新热点-空间组学三维重建 目前在胚胎发育、肿瘤研究中，也陆续开始有空间组学三维重建技术的顶刊文章（4篇Cell如下）发表。简单的说，就是对胚胎、肿瘤、脑组织等样本，进行连续切片后做空间转录组或空间代谢组，最后通过3D建模把连续切片的数据重建为三维模型。3D重构能提供组织显微镜级别的“全息影像”，覆盖切片中心及边缘全部组织、细胞和分子维度，实现多维的时空表达的全景式展现。 空间组学三维重建，可以为相关领域研究者构建一个真正的三维全景空间图谱的基础性数据。但费用也相对比较高。是否有必要开展，需要根据自身研究目的和经费情况评估。仁者见仁智者见智。 三、单细胞时空多组学在高分文章中的应用案例   发表高分文章需要满足众多因素，比如：研究的创新性是属于“技术驱动型”还是“概念突破型”、机制研究的深度如何、样本量与统计效力是否足够、数据整合与分析复杂度是否达到顶级标准、领域竞争是否激烈是否已有同类研究发表、图表与可视化是否达到顶级期刊美学标准、语言与叙事逻辑是否完善。尤其是顶刊更看重的是这项研究是否有突破性的或创新性的新发现。   作为相对前沿和“高大上”的技术，单细胞时空多组学也确实通常能为我们的研究锦上添花。下面我们看几篇单细胞时空多组学技术在高分文章中是如何应用的。 ��案例一 | Cell（2025）• 标题：肿瘤产生的氨被调节性T细胞代谢以进一步阻碍抗肿瘤免疫• 技术：空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：揭示Tregs代谢氨促进免疫耐药，靶向GLUD1可克服PD-1耐药 2025年12月24日，徐州医科大学附属医院吕凌教授与南京医科大学第一附属医院的古鉴教授研究团队相关研究成果以“Tumor-produced ammonia is metabolized by regulatory T cells to further impede anti-tumor immunity”为题，被国际顶级期刊Cell接收发表。作者通过空间多组学系统揭示Tregs细胞的代谢特征，研究了肿瘤来源氨被Tregs细胞代谢利用，从而进一步抑制抗肿瘤免疫并促进免疫治疗耐药的关键机制。该研究使用了欧易生物的空间转录组和空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 该研究首先通过对6例人肝细胞癌（HCC）患者的肿瘤及癌旁组织进行 10xGenomics Visium CytAssist(V2)空间转录组测序 和 AFADESI-MSI空间代谢组学检测以及，将空转数据（spots）与空代数据（pixels）进行点对点共定位联合分析，发现调节性T细胞Tregs在肿瘤内部显著富集。通过KEGG富集分析发现Tregs富集的肿瘤亚区域具有独特的 “高谷氨酰胺分解、低尿素循环活性” 的代谢特征，这就导致谷氨酰胺分解的主要副产物“氨”在局部积累。结合鼠源原位肝癌模型、人结肠癌和肺癌等多种肿瘤模型发现氨水平与Tregs丰度呈正相关。提示肿瘤微环境中的氨积累是驱动Tregs空间富集的关键代谢因素。 面对肿瘤内部这种极端高氨环境，Tregs是如何感知和解氨毒、是如何生存和适应、会起到什么样的作用呢？ 于是作者设计并通过一系列严密且详实的实验（如单细胞测序、ChIP、CUT&Tag、代谢组、代谢流追踪、化学蛋白质组学、SPR和ITC等蛋白质互作、X射线晶体/结构生物学），发现Tregs一方面是通过 “SRC3/STAT3-ASL”尿素循环轴解毒氨以求生存，同时另一方面又通过 “FOXP3/SMS/精胺/PPARγ”代谢轴利用氨以增强OXPHOS和免疫抑制功能，从而形成了完整的适应环路。 那么，上述机制在肿瘤免疫治疗中又有何临床意义？能否找到新靶点？如何更好的用于临床治疗？ 作者在接受抗PD-1新辅助治疗后手术的肝癌HCC患者样本中发现，治疗后的肿瘤组织氨水平升高且Tregs浸润增多。结合多种HCC肝癌模型实验，最后发现：抗PD-1治疗通过诱导肿瘤细胞死亡→增加氨产生→强化Treg功能→导致耐药，而靶向氨生成通路（特别是GLUD1）是克服免疫检查点抑制剂耐药的有效策略。这对PD-1治疗耐药机制和未来联合用药思路提供了很好的方向。 更多详细解读，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/g6zE_8y37sv8C_7ak1pSgg  ��案例二 | Nature（2025）• 标题：溶瘤病毒VG161在难治性肝细胞癌中的应用• 技术：单细胞转录组 + 单细胞免疫组库 + 空间转录组• 亮点：首次人体试验，构建疗效预测模型，揭示免疫重塑机制 2025年3月19日，浙江大学梁廷波团队在Nature（IF=50.5）上发表题为“Oncolytic virus VG161 in refractory hepatocellular carcinoma”的研究论文。作者发现，溶瘤病毒VG161在难治性肝细胞癌患者中表现出良好的安全性和显著的抗肿瘤活性，有望成为三线治疗难治性肝细胞癌的有效选择，并为溶瘤病毒免疫疗法的发展提供了新的方向。该研究使用了欧易生物的单细胞转录组、单细胞免疫组库及空间转录组等单细胞时空多组学技术。 研究亮点： u机制协同：VG161是全球首个在同一病毒载体中整合多种免疫调节因子（IL-12/15/15Rα + PD-1/PD-L1阻断）的溶瘤病毒，旨在协同激活固有和适应性免疫，同时解除免疫抑制。 u靶向难治人群：研究针对的是标准治疗（包括靶向和免疫治疗）失败后的晚期肝癌患者，满足了迫切的临床需求。 u首次人体试验：这是VG161在肝癌领域的首次临床试验报告，证明了其在难治性HCC患者中的安全性、初步疗效和独特的免疫激活能力。 u疗效预测模型：利用转录组数据构建了首个针对溶瘤病毒治疗肝癌的疗效预测模型，为精准治疗和患者筛选提供了潜在工具。 u深入机制解析：综合运用了单细胞测序、单细胞免疫组库、空间转录组等多组学技术，深入揭示了VG161重塑肿瘤免疫微环境、诱导远隔效应的分子和细胞机制。 更多详细解读，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/zCLQSSo8uSPhjZjmhUmpTQ ��案例三 | Advanced Materials（2025）• 标题：蒿舒酯纳米平台靶向CAF逆转三阴性乳腺癌光热抵抗• 技术：单细胞测序 + 空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：揭示CAF介导的丝氨酸代谢-MAPK轴驱动耐药机制 2025年6月17日，复旦大学附属肿瘤医院周世崇/常才/郑东东、芬兰埃博学术大学张宏博团队在Advanced Materials（IF=27.4）上发表了题为“Artesunate Nanoplatform Targets the Serine-MAPK Axis in Cancer-Associated Fibroblasts to Reverse Photothermal Resistance in Triple-Negative Breast Cancer”的研究论文，深入探究了肿瘤相关成纤维亚群ECM CAFs通过丝氨酸代谢-MAPK轴介导光热疗法耐药的作用机制，为突破吲哚菁绿（ICG）介导PTT耐药，促进三阴性乳腺癌的临床治疗提供了新的策略。该研究使用了欧易生物的单细胞测序、空间转录组、空间代谢组等单细胞时空多组学技术以及转录组/蛋白组/代谢组等传统多组学。 更多详细解读，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/XxWJYmGm6txvFTg_vwgDxQ  ��案例四 | Nature Genetics（2024）• 标题：透明细胞肾细胞癌的多组学分析• 技术：单细胞多模态 + 空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：提出新型分子分型策略，指导临床治疗 2024年2月15日，华中科技大学附属同济医院谌科教授，陶振教授，管维教授和海军军医大学附属长征医院任善成教授合作在Nature Genetics（IF：30.8）在线发表题为“Multi-omic profiling of clear cell renal cell carcinoma identifies metabolic reprogramming associated with disease progression”的研究论文。该研究基于ccRCC肾癌大队列转录组、蛋白组、代谢组、空间转录组、空间代谢组等多组学数据以及公共数据，揭示了ccRCC的进展机制，并提出一种新型分子分型诊疗策略，可以用来指导ccRCC的临床治疗。该研究使用了欧易生物的单细胞多模态、空间转录组、空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 更多详细解读，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/CAbpR51GrdDXTFbyuVzg2Q  ��案例五 | Nature Communications（2023）• 标题：胃癌细胞特异性代谢重塑与互作• 技术：空间代谢组 + 空间脂质组 + 空间转录组• 亮点：国内首篇空间代谢+空间转录联合分析文章 2023年5月，中国医学科学院药物研究所贺玖明与齐鲁工业大学（山东省科学院）孙成龙、北京大学肿瘤医院季加孚/步召德、上海市生物医药技术研究院戴文韬等多个课题组密切合作，在Nature Communications（IF=17.694）发表题为“Spatially resolved multi-omics highlights cell-specific metabolic remodeling and interactions in gastric cancer”。该工作在空间分辨多组学新技术研发及胃癌代谢重编程及交互作用研究方面取得重要进展，并得到了上海欧易生物和上海鹿明生物的有力支持。本文提出了一种整合空间分辨多组学（空间代谢组+空间脂质组+空间转录组）方法，以探索胃癌微环境中的细胞特异性代谢重塑和相互作用。 这是国内第一篇联合应用空间转录组和空间代谢组的空间多组学文章。 更多详细解读，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/JHdHwdCLi0hV6GHcrn6wYg ��案例六 | Cell Reports Medicine（2023）• 标题：人脑损伤中的代谢异质性• 技术：单细胞测序 + 空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：国内首篇单细胞+空转+空代三技术联用文章 2023年5月31日，上海市浦东新区人民医院神经外科郑平教授在Cell Reports Medicine期刊（IF：16.988）发表题为“Integrated spatial transcriptome and metabolism study reveals metabolic heterogeneity in human injured brain”的研究成果。文章对创伤性脑损伤患者的大脑样本进行了空间多组学分析，发现了一个受伤神经元的脂质过氧化区域，以及不平衡的肌醇和肌醇磷酸酯以及相关的空间标记。结果突出了受伤大脑中复杂的转录组调节和代谢改变，并将直接促成设计试剂，以针对人脑中的特定基因进行功能分析。该研究使用了欧易生物的单细胞测序、空间转录组、空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 这是国内第一篇联合应用单细胞、空间转录组和空间代谢组三个技术的文章。 更多详细解读，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/LpTY6Gcm9GO3jFEO384O9Q ��案例七 | Advanced Science（2024）• 标题：口腔鳞癌的肿瘤微环境空间图谱• 技术：空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：揭示多胺代谢在免疫逃逸中的作用 2024年1月16日，中南大学湘雅医学院附属肿瘤医院曾朝阳、熊炜及湘雅二医院口腔医学中心龚朝建团队课题组在Advanced Science（IF:15.1）上发表“Spatial Transcriptomic and Metabolomic Landscapes of Oral Submucous Fibrosis-Derived Oral Squamous Cell Carcinoma and its Tumor Microenvironment”的研究论文。该研究通过先进的空间转录组和空间代谢组技术平台揭示了口腔鳞状细胞癌患者通过原位癌-上皮间充质化-成纤维化途径促进肿瘤恶性进展。另外，发现异常的多胺代谢，在促进肿瘤发生和免疫逃避中发挥关键作用。本研究的空间多组学数据为OSCC的机制提供了新的思路，也为预防和治疗OSCC提供了宝贵的线索。该研究使用了欧易生物的空间转录组、空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 更多详细解读，可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/OQbKr7mMDSAHOwRFTkvB6w  ��案例八 | Advanced Science（2025）• 标题：中性粒细胞胞外陷阱促进肺癌脑转移• 技术：单细胞测序 + 空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：发现LOX+恶性细胞与NETs共定位形成“转移龛” 这篇中南大学湘雅医院团队于2025年10月发表在Advanced Science的“Neutrophil Extracellular Trap Reprograms Cancer Metabolism to Form a Metastatic Niche Promoting Non-Small Cell Lung Cancer Brain Metastasis”文章，探讨了非小细胞肺癌（NSCLC）脑转移（BMs）的机制，发现了一种特殊的恶性细胞亚群——LOX+ Malig-5，这类细胞作为转移起始细胞（MICs），与特定释放中性粒细胞胞外陷阱（NETs）的中性粒细胞亚群（Neutro-0 和 Neutro-3）共定位并相互作用，共同形成了一个促转移微环境（转移龛）。该研究使用了欧易生物的单细胞测序、空间转录组、空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 一、该研究揭示了以下机制轴： uLOX+ Malig-5 通过 CXCL8-CXCR2 招募 Neutro-0/Neutro-3； uNeutro-0/Neutro-3 释放 NETs； uNETs 通过与肿瘤细胞表面的 KRT10 结合，促进上皮-间质转化（EMT）； u该微环境中代谢重编程显著，棕榈酸（palmitic acid）水平显著升高，进一步驱动转移； u靶向棕榈酸合成的 FASN 抑制剂 TVB-2640 在小鼠模型中能抑制转移。 二、研究亮点（Research Highlights） u识别了 NSCLC 脑转移的关键起始细胞：LOX+ Malig-5 作为 MICs，具有高干性、EMT 状态与转移潜能。 u揭示了 NETs 与肿瘤细胞的直接作用机制：NET-KRT10 信号轴介导了中性粒细胞与肿瘤细胞的相互作用，促进 EMT 与转移。 u构建了“转移龛”的空间代谢图谱：首次通过空间多组学技术揭示了转移龛中棕榈酸代谢显著上调。 u提出了新的治疗靶点与药物：FASN 抑制剂 TVB-2640 通过抑制棕榈酸合成，在小鼠模型中显著抑制 NSCLC 脑转移。 u跨队列验证与AI辅助药物筛选：结合湘雅医院与玛丽医院队列数据，使用机器学习算法识别关键代谢物，并进行虚拟药物筛选。三、技术路线：步骤 1：多组学数据获取与细胞图谱构建 技术：单细胞转录组测序（scRNA-seq）、空间转录组、空间代谢组、蛋白质组、TCGA 批量 RNA-seq。 样本：湘雅医院 9 例 NSCLC 患者（4 例原发灶 + 5 例脑转移灶）；玛丽医院 25 例患者血液代谢数据。 结论： 构建了 NSCLC 原发灶与脑转移灶的单细胞图谱，识别出 11 种主要细胞类型（Fig. 1b–d）。 恶性细胞通过 CNV 分析被区分出来（Fig. 1e–f）。 免疫细胞组成在转移与非转移样本中存在差异（Fig. 1g–h）。步骤 2：识别转移起始细胞（MICs） 技术：CytoTRACE、Monocle2、RNA velocity、扩散图、PyVIA 等伪时间分析。 结论： Malig-5 细胞具有最高干性与起始分化能力（Fig. 2c–e）。 被标记为LOX+ Malig-5，其 LOX 表达与 EMT 状态正相关（Fig. 2k, Fig. S5）。 在 TCGA 数据中，LOX+ Malig-5 高表达与患者预后不良显著相关（Fig. 2i–j）。步骤 3：识别共定位的中性粒细胞亚群 技术：空间共定位分析（misty）、Cell2location 空间解卷积。 结论： LOX+ Malig-5 与 Neutro-0 和 Neutro-3 高度共定位（Fig. 3b–c, e）。 这两个中性粒细胞亚群具有高 NET 释放能力（Fig. 3j）。 在转移患者中比例更高，可预测转移（Fig. 3f–g）。步骤 4：揭示 NET-KRT10 相互作用机制 技术：Pull-down 实验 + 质谱、细胞共培养、脑类器官模型、Transwell 实验。 结论： KRT10 是 NETs 在肿瘤细胞上的主要结合蛋白（Fig. 4a–b）。 NET-KRT10 信号轴促进肿瘤细胞 EMT 与迁移（Fig. 4h–k）。 LOX+ Malig-5 通过 CXCL8-CXCR2 招募中性粒细胞（Fig. S11）。步骤 5：构建“转移龛”并分析其代谢特征 技术：空间代谢组、代谢通路富集分析（MetaboAnalyst）、基因-代谢物互作网络。 结论： LOX+ Malig-5 + Neutro-0/Neutro-3 形成转移龛（Fig. 5a–b）。 转移龛中棕榈酸代谢显著上调（Fig. 5c–g）。 棕榈酸水平与 EMT/NET 评分正相关（Fig. 5i–j）。步骤 6：识别关键代谢物与治疗药物 技术：机器学习（Boruta、Random Forest、XGBoost）、虚拟药物筛选、分子对接、小鼠尾静脉注射模型。 结论： 棕榈酸是转移龛的关键代谢驱动物（Fig. 6a–c）。 TVB-2640 是抑制 FASN-ERD 的潜在药物，在小鼠模型中抑制转移（Fig. 6k–m, Fig. S12, S14）。 ��案例九 | Molecular Therapy（2025）• 标题：SPP1+成纤维细胞驱动结直肠癌肝转移• 技术：单细胞测序 + 空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：揭示CAF代谢异质性及其促转移机制 这篇浙江大学医学院团队于2025年5月发表在Molecular Therapy（IF=12）的“Spatial multi-omics reveals the potential involvement of SPP1+ fibroblasts in determining metabolic heterogeneity and promoting metastatic growth of colorectal cancer liver metastasis”文章，该研究利用前沿的空间多组学技术，深入解析了结直肠癌肝转移CRLM这一致命转移过程的肿瘤微环境空间结构和代谢特征，该研究揭示了CRLM中一个由特定成纤维细胞亚群（SPP1+ CAFs）驱动的、具有免疫抑制和代谢重编程特征的促转移微环境。靶向 SPP1-CD44 相互作用或利用其特异性代谢物（辛二酸、四甘醇）作为诊断标志物或治疗靶点，有望为CRLM的治疗提供新策略。该研究使用了欧易生物的单细胞测序、空间转录组、空间代谢组等单细胞时空多组学技术。该研究亮点总结： u创新性技术整合：首次将空间转录组学、空间代谢组学和单细胞RNA测序 技术联合应用于CRLM研究，实现了在保留空间位置信息的前提下，对基因表达、代谢活动和细胞异质性进行全方位解析。 u揭示空间功能微域：不仅识别了CRLM中的不同细胞区域，更精准定位了一个富含CAFs的微结构域，并证实该区域与患者不良预后密切相关，是肿瘤进展和免疫抑制的关键空间单位。 u锁定关键细胞亚群：在复杂的CAFs中，利用单细胞分辨率鉴定出在肝转移中特异富集的 SPP1+ 成纤维细胞亚群，并明确了其与肿瘤细胞的直接通信桥梁。 u阐明核心分子机制：首次在空间上证实了 SPP1-CD44轴 在CRLM中作为成纤维细胞与肿瘤细胞间通信的关键通路，为开发阻断性疗法提供了直接靶点。 u发现代谢标志物：结合空间代谢组学，发现了该促转移微环境特有的两种小分子代谢物——辛二酸和四甘醇，并验证了其在独立队列中对肝转移的预测价值，为无创诊断提供了新思路。 ��案例十 | Theranostics（2025）• 标题：鼻咽癌代谢重编程与PD-1表达关联• 技术：空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：构建6基因预测模型，AUC达0.964 武汉大学中南医院团队于2025年2月发表于《Theranostics》的题为“Spatial Metabolomics and Transcriptomics Reveal Metabolic Reprogramming and Cellular Interactions in Nasopharyngeal Carcinoma with High PD-1 Expression and Therapeutic Response”的文章，通过空间多组学技术，揭示了NPC治疗反应中6个关键分子的核心作用，为其作为预后生物标志物和治疗靶点的潜在应用提供了有力证据，有助于制定旨在改善患者预后的精准肿瘤学策略。该研究使用了欧易生物的空间转录组和空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 鼻咽癌（NPC）是一种异质性强的癌症，患者治疗反应差异显著，因此亟需深入理解影响其疗效的分子机制。本研究旨在探索具有不同治疗反应和PD-1表达水平的NPC患者的空间代谢与基因表达变化。 方法： 本研究采用空间代谢组学（SM）和空间转录组学（ST）技术，探究对治疗敏感或具有高程序性死亡受体1（PD-1）表达的NPC患者中显著的代谢通路和代谢物改变。同时，研究了肿瘤微环境中不同细胞类型的空间分布及其复杂的相互作用。利用TCGA等公共数据集对识别出的预后靶点进行了验证，并通过体外功能分析进一步证实。 结果： SM分析揭示了脂质代谢、支链氨基酸（BCAA）代谢和谷氨酰胺代谢的重编程，这些代谢变化与治疗反应和PD-1表达密切相关。ST分析强调了前体T细胞与恶性上皮细胞之间的相互作用在调控NPC治疗反应中的关键作用。值得注意的是，本研究识别出参与BCAA代谢的六个关键基因（IL4I1, OXCT1, BCAT2, DLD, ALDH1B1, HADH），可用于区分治疗敏感患者和耐药患者。对DLD和IL4I1的功能验证表明，基因沉默能显著抑制NPC细胞的增殖、克隆形成、伤口愈合和侵袭能力，并诱导细胞周期阻滞。免疫组化分析进一步证实，这六个基因的高表达与NPC患者的不良预后显著相关，这一趋势也在TCGA头颈癌队列中得到证实。 该研究亮点总结： u多组学整合与空间解析：首次在NPC中整合空间代谢组学（SM）与空间转录组学（ST），实现了代谢物与基因在组织原位的高分辨率空间关联分析。 u关联临床表型：将空间多组学数据与治疗反应（敏感/耐药） 和 PD-1表达水平（高/低） 直接关联，为理解疗效差异的机制提供了新视角。 u识别关键通路与基因：系统揭示了BCAA代谢、谷氨酰胺代谢和脂质代谢在NPC治疗反应中的核心作用，并筛选出6个关键的BCAA代谢相关基因作为潜在生物标志物。 u解析肿瘤微环境互作：利用ST数据深入分析了恶性上皮细胞、前体T细胞、巨噬细胞、成纤维细胞等关键细胞类型的空间分布、相互作用及与疗效的关系。 u构建高精度预测模型：基于6个关键基因构建的预测模型，在区分治疗敏感与耐药样本方面展现出极高的AUC值（0.964），临床转化潜力显著。 u多层次验证：结合公共数据库（GEO, TCGA）、独立样本验证（IHC、TMA）、以及体外功能实验（基因敲降、细胞功能学实验），形成了完整的证据链。 ��案例十一 | Journal of Advanced Research（2025）• 标题：宫颈癌糖酵解抑制剂靶向递送系统• 技术：空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：基于ASCT2靶点的纳米递送系统逆转化疗耐药 2025年11月发表于《Journal of Advanced Research》的题为“Spatial multi-omics guides ASCT2-targeted delivery of glycolysis inhibitor for cervical cancer suppression and chemoresistance reversal”文章，提出了一种基于空间多组学指导的靶向糖酵解抑制剂递送策略，能够显著抑制宫颈癌并逆转其化疗耐药性。该研究使用了欧易生物的空间转录组和空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 宫颈癌死亡率居高不下，化疗耐药是主要原因。靶向糖酵解重编程是一个有前景的策略，因为宫颈癌细胞依赖增强的糖酵解进行增殖和耐药。然而，临床转化面临两大障碍：缺乏对宫颈癌标本中糖酵解脆弱性的空间解析验证，以及缺乏针对洛尼达明（Londamine, LND）的宫颈癌特异性递送系统。 该研究采用空间代谢组学与空间转录组学分析临床宫颈癌样本，验证糖酵解活性并识别特异性高表达的表面标志物。研究发现，宫颈癌恶性区域中糖酵解活性上调，并识别出谷氨酰胺转运蛋白ASCT2作为优于CD44的宫颈癌特异性靶点。基于此，设计了一种谷氨酰胺功能化的脂质体系统，用于靶向递送LND。该纳米系统能有效抑制宫颈癌生长，并通过抑制MRP2介导的顺铂外排和阻断核糖-5-磷酸介导的DNA修复，逆转顺铂耐药。 ��案例十二 | Developmental Cell（2025）• 标题：胶质瘤CHI3L1/SPP1正反馈环路驱动免疫抑制• 技术：单细胞测序 + 空间转录组• 亮点：发现潮霉素B可阻断STAT3通路抑制肿瘤 2025年发表在《Developmental Cell》的这篇题为 “STAT3-controlled CHI3L1/SPP1 positive feedback loop demonstrates the spatial heterogeneity and immune characteristics of glioblastoma” 的文章，该研究聚焦于胶质母细胞瘤（GBM）中 CHI3L1（壳三糖酶-3样蛋白1） 与 SPP1（骨桥蛋白，即OPN） 通过 STAT3 调控形成的正反馈环路，揭示了GBM的空间异质性和免疫微环境特征。主要发现包括： lCHI3L1 通过直接结合STAT3的卷曲螺旋结构域（CCD），促进STAT3的磷酸化、核转位和转录活性。 lSPP1 通过其受体 ITGB1 激活 NF-κB 和 STAT3 通路，进一步上调CHI3L1表达，形成一个正反馈环路，促进胶质瘤从原神经型向间充质型（PMT） 的恶性转变。 l巨噬细胞与间充质型（MES）细胞在空间上紧密相关，共同高表达CHI3L1和SPP1，形成肿瘤-免疫细胞通讯网络。 l筛选出一种STAT3-CCD结构域抑制剂——潮霉素B（Hygromycin B, HB），可阻断CHI3L1-STAT3相互作用，在体内外模型中显著抑制肿瘤生长和巨噬细胞重编程。 该研究使用了欧易生物的单细胞测序、空间转录组等单细胞时空多组学技术。 研究亮点总结： l揭示了CHI3L1-STAT3-SPP1正反馈环路在GBM恶性进展中的核心作用。 l阐明了巨噬细胞与肿瘤细胞在空间上的互作模式，解释了GBM免疫抑制微环境的形成机制。 l首次发现CHI3L1直接结合STAT3的CCD结构域，而非传统的SH2结构域，为靶向治疗提供了新思路。 l鉴定出潮霉素B作为STAT3-CCD抑制剂，具有双重抗肿瘤效应：抑制肿瘤自身恶性进展 + 阻止巨噬细胞M2型极化。 l融合单细胞测序、空间转录组学与多组学分析，系统解析了GBM的细胞异质性与细胞间通讯网络。 ��案例十三 | Cardiovascular Diabetology（2024）• 标题：糖尿病大血管病变平滑肌表型转化图谱• 技术：单细胞测序 + 空间转录组 + 空间代谢组• 亮点：构建首个糖尿病血管空间多组学图谱 2024年发表在《Cardiovascular Diabetology》题为 “Spatial multiomics atlas reveals smooth muscle phenotypic transformation and metabolic reprogramming in diabetic macroangiopathy” 的文章，该研究针对糖尿病大血管病变，通过单细胞转录组、空间转录组、空间代谢组多组学技术，系统揭示了胫前动脉在糖尿病状态下的细胞组成、空间异质性、代谢重编程及平滑肌细胞表型转化的分子机制。该研究使用了欧易生物的单细胞测序、空间转录组、空间代谢组等单细胞时空多组学技术。 一、主要发现包括： l构建了首个糖尿病血管空间多组学图谱，涵盖基因与代谢物的空间分布。 l平滑肌细胞（SMCs） 具有三种表型转化趋势：炎症趋化型、巨噬细胞样/泡沫样型、成纤维细胞/软骨细胞样型。 l转录因子网络（如KDM5B、DDIT3等）驱动SMCs表型转化。 l代谢激活网络显示糖尿病血管中多种代谢通路被激活，如花生四烯酸代谢、不饱和脂肪酸合成等。 l代谢重编程关键基因：CYP27A1与HNMT在糖尿病血管中表达更广泛。 l钙化区域富集异环化合物，并激活叶酸合成通路。 二、研究亮点 l首次构建糖尿病血管“基因-代谢-空间”三位一体多组学图谱。 l系统揭示SMCs表型转化的三种趋势及其转录调控网络。 l整合空间代谢组揭示糖尿病血管代谢激活与重编程。 l发现钙化周边区域存在核富集区，伴随炎症与代谢通路激活。 l提出CYP27A1与HNMT作为糖尿病血管代谢重编程的潜在标志物。 四、全文小结 单细胞时空多组学技术通过整合时间、空间与多维度数据，为疾病机制、发育过程、免疫微环境等研究提供了前所未有的系统性视角。随着技术迭代与成本优化，其在高水平研究中的应用将更加广泛。 五、参考文献（案例1-13）： 1.Lyu, L. & Gu, J. et al. Tumor-produced ammonia is metabolized by regulatory T cells to further impede anti-tumor immunity. Cell (2025). 2.Shen, Y., Bai, X., Zhang, Q. et al. Oncolytic virus VG161 in refractory hepatocellular carcinoma. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-08717-5 3.Zhou, S., Zhang, H., Chang, C. et al. Artesunate nanoplatform targets the serine-MAPK axis in cancer-associated fibroblasts to reverse photothermal resistance in triple-negative breast cancer. Adv. Mater. (2025). 4.Chen, K., Tao, Z., Guan, W. et al. Multi-omic profiling of clear cell renal cell carcinoma identifies metabolic reprogramming associated with disease progression. Nat. Genet. 56, 308–320 (2024). https://doi.org/10.1038/s41588-023-01651-0 5.He, J., Sun, C., Ji, J. et al. Spatially resolved multi-omics highlights cell-specific metabolic remodeling and interactions in gastric cancer. Nat. Commun. 14, 2699 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-38397-6 6.Zheng, P. et al. Integrated spatial transcriptome and metabolism study reveals metabolic heterogeneity in human injured brain. Cell Rep. Med. 4, 101208 (2023). https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101208 7.Zeng, C., Xiong, W., Gong, C. et al. Spatial transcriptomic and metabolomic landscapes of oral submucous fibrosis-derived oral squamous cell carcinoma and its tumor microenvironment. Adv. Sci. 11, e2305780 (2024). https://doi.org/10.1002/advs.202305780 8.Li, M., Xie, W. et al. Neutrophil extracellular trap reprograms cancer metabolism to form a metastatic niche promoting non-small cell lung cancer brain metastasis. Adv. Sci., e2502100 (2025). 9.Wang, Z., Liang, T. et al. Spatial multi-omics reveals the potential involvement of SPP1+ fibroblasts in determining metabolic heterogeneity and promoting metastatic growth of colorectal cancer liver metastasis. Mol. Ther. 33, 1234-1248 (2025). 10.Chen, Y., Yuan, Y. et al. Spatial metabolomics and transcriptomics reveal metabolic reprogramming and cellular interactions in nasopharyngeal carcinoma with high PD-1 expression and therapeutic response. Theranostics 15(3), 1123-1141 (2025). 11.Liu, X., Zhang, Y. et al. Spatial multi-omics guides ASCT2-targeted delivery of glycolysis inhibitor for cervical cancer suppression and chemoresistance reversal. J. Adv. Res., In press (2025). 12.Xu, H., Wang, J. et al. STAT3-controlled CHI3L1/SPP1 positive feedback loop demonstrates the spatial heterogeneity and immune characteristics of glioblastoma. Dev. Cell 60(5), 567-580 (2025). 13.Zhang, L., Liu, Q. et al. Spatial multiomics atlas reveals smooth muscle phenotypic transformation and metabolic reprogramming in diabetic macroangiopathy. Cardiovasc. Diabetol. 23, 115 (2024). 如需技术交流或者需要全文，可联系作者如下二维码（请备注单位名字）。 声明：本文仅代表作者个人观点，作者水平有限，如有不科学之处，请在下方留言指正！部分内容来自网络，侵删。

1. 概述       代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）及其更严重的亚型：代谢功能障碍相关脂肪性肝炎（MASH），已经成为全球性的流行病。MASLD 的患病率仍在上升，其中增长最快的人群是 40 岁以下；有预测认为到 2040 年美国可能有约一半人口受到影响。过去 30 年里，MASLD 从一种相对少见的“医学现象”演变为全球最常见的慢性肝病之一，带来显著的医疗负担。 （纳入92项基于人群的观察性研究的系统评价和荟萃分析共涉及六大洲的9,361,716名个体）估计，全球MASLD患病率为30%。该荟萃分析的趋势分析估计，MASLD患病率增加了50%，从1990-2006年的25%上升到2016-2019年的38%。MASLD的估计患病率从西欧的25%到拉丁美洲的44%不等。在同一项研究中，45岁以下、45-49岁和50岁以上人群的MASLD估计患病率分别为30%、31%和29%）       MASLD 的主要驱动因素是长期的过量营养摄入，并且常与肥胖（尤其是腹型肥胖）相关；这两者会导致胰岛素抵抗，而胰岛素抵抗在美国人群中的患病率可达 30–40%，并会加重 MASLD 的病理过程。肥胖的流行趋势因此与 MASLD 高度同步；但值得警惕的是，许多年轻的胰岛素抵抗者并不肥胖，如果仅以肥胖作为筛查高危人群的标准，就可能漏诊。      MASLD 的诊断强调肝细胞出现脂质堆积（脂肪变）并伴随代谢综合征，但应排除其他病因。酒精摄入也会引起脂肪变，且现实中不少人同时存在“过量营养 + 饮酒”的双重作用；这种重叠状态已被正式命名为代谢相关酒精相关肝病（metALD）。MASLD 与 metALD 覆盖了很大一群脂肪变患者，其中约 25–30% 会进一步出现肝细胞损伤（不仅仅是脂肪堆积），也就是发展为 MASH。      与所有慢性肝病类似，MASH 在相当一部分患者中会进展为肝纤维化，进一步可发展为肝硬化；肝硬化又会带来每年约 2–3% 的肝细胞癌发生风险。MASH 的致病负担与死亡风险与“纤维化程度”高度相关。从上面概述性的介绍可以看出，从最初期的MASLD到伴有酒精摄入的metALD到最后与死亡风险高度相关的MASH，代谢性肝病未来将成为全球最备受关注的健康问题。 2. 发病机理的新观点 2.1 脂肪变：看起来是“脂肪多”，本质是“代谢压力与毒性中间产物”       从早期的MASLD到中后期的MASH，代谢性肝病的发病遵循脂肪变（steatosis）→ 脂肪性肝炎（steatohepatitis）→ 纤维化（fibrosis）的变化过程。       首先传统认知中肝细胞里最“显眼”的脂质是甘油三酯，但甘油三酯本身并不一定有毒，反而可能是肝脏为了应对游离脂肪酸（FFA）过载而做出的“自我保护性封存”。同时，脂肪变的严重程度也通常和炎症活跃度不成正比；真正推动 MASLD 走向 MASH 的，往往是脂肪酸合成过程中的中间体、代谢产物以及遗传因素等。       脂肪变从哪里来，主要有三条通路：(1).外周脂肪组织脂解释放 FFA，大量送进肝脏；(2).肝内新生脂肪合成（de novo lipogenesis，DNL）增强；（3）.脂蛋白分泌受限导致脂质“出不去”。其中，过量营养会让脂肪细胞脂解增强，给肝持续“输送原料”；而胰岛素抵抗是非常关键因素，即使不胖也可能出现肝脂肪变。体重减轻 5–7% 往往能改善脂肪和肝脏的胰岛素敏感性，因此胰岛素抵抗相关的细胞信号通路被视为既能影响脂肪变也可能影响炎症/脂肪性肝炎的“上游靶点”。       十恶不赦的果糖：葡萄糖进入 DNL 相对“受控”，但果糖在肝细胞内磷酸化后可以更不受调控地进入 DNL，所以吃果糖更容易把 DNL 推上去。限制果糖摄入不仅能改善脂肪变，还可能通过减少 ATP 消耗与细胞应激，间接影响脂肪性肝炎与纤维化风险。因此，“控糖尤其控果糖”不仅是生活方式建议，也是可以被药物化的思路。      过去有人认为“只有脂肪变（MASLD）相对良性”，但配对活检数据提示MASLD 并不一定安全，其纤维化进展风险并不比 MASH 低太多；新观点认为炎症可能是“波动出现”的，患者可能经历间歇性的炎症发作，推动纤维化向前走。也正因为脂肪变相关通路里关键反应常由少数几个酶控制，所以从药物开发角度它很“好下手”，比如 ACC 或 FAS 的抑制就能明显降低肝细胞脂质含量。       可以看出，传统认知中的甘油三酯的危害远不及果糖的摄入，而且胰岛素抵抗后造成的波动性炎症会继续推动相对良性的MASLD走向纤维化，非肥胖者出现MASLD的几率也很高，而且伴随高概率的胰岛素抵抗，而相对腹部肥胖的人减重能极大改善MASLD的疾病进程。 2.2 脂肪性肝炎：核心是“肝细胞死亡 + 炎症放大”，而且是系统性问题      MASH 的“主菜”是脂肪性肝炎：肝小叶炎症 + 肝细胞死亡 + 脂肪变。肝细胞死亡并不是单一原因造成的，更像是多种脂质代谢中间产物的毒性叠加；不同个体对这些毒性中间体的易感性也不一样，这就解释了临床异质性。      炎症层面， MASH 的慢性炎症既发生在肝内，也发生在全身：先天免疫和适应性免疫都会被激活；而脂肪组织不再被视为“惰性储能仓库”，它具有内分泌功能，肥胖状态下脂肪组织功能紊乱会产生低度系统性炎症，IL-6、TNF 等因子升高。       更关键的一步是“放大回路”，当 MASH 中肝细胞死亡时，会释放损伤相关分子模式（DAMPs），把免疫细胞招过来，免疫细胞再释放 TNF 等肝毒性因子，进一步加重炎症与肝细胞损伤。作者也提到内脏肥胖、代谢综合征、以及肠道菌群紊乱等，都可以被视为系统性炎症状态的一部分，从而共同推高 MASH 风险。        关于“炎症到底该靶向什么”，MASH涉及的炎症靶点很多、通路冗余确实让人犹豫，但炎症网络也高度互相依赖——动物研究中敲掉 TLR4 或 TLR9 就可能让整条炎症轴下调；人类疾病里抗 TNF、抗 IL-6 也能成为有效治疗先例。作者因此认为炎症是 MASH 的关键驱动：它既能放大下游损伤/纤维化，也可能通过巨噬细胞炎症因子反过来促进肝细胞脂肪变；但反过来看，真正“以抗炎为主”的 MASH 药物开发目前仍相对不足。       另外，这一节里作者提出一个较新的“可能居中枢位置”的信号：IL-32。文中提到 IL-32 信号在肥胖、2 型糖尿病和高血糖状态上升，减重手术后下降；IL-32 在肝脏高表达，并在肥胖与肝炎症时被诱导；还与 PNPLA3 的常见变异相关。IL-32 可能通过上调 IL-1β、TNF 以及 ECM 相关蛋白，呈现促炎、促纤维化效应，并存在 TNF-IL-32 的正反馈放大。 2.3  纤维化：最影响预后，但“直接抗纤维化”反而最难      根据现有文献，MASH先相关病率和死亡率的关联最紧，因此“让纤维化逆转”也被视为 MASH 药物最重要的临床指标之一。并且，多项研究提示 MASH 患者纤维化进展速度更快，纤维化进展也并不少见。       但有一个现实矛盾：既然纤维化这么重要，为何“直接抗纤维化”的候选药反而少？其实在实际药物开发中并不是没人尝试，ASK1 抑制剂、LOXL-2 抑制剂都曾是最典型的后期失败案例。至于失败原因，可能有两类障碍：一是纤维化激活通路存在冗余（实验观察窗口有限时容易漏掉代偿）；二是动物研究到临床试验的外推存在天然难度。       前端时间特朗普高呼美国的可口可乐公司一定要使用最传统配方，使用蔗糖，从某种意义上讲，绝对是有必要的，食品工业大量使用的果葡糖浆，从健康角度来讲，值得诟病的地方确实不少。 特朗普呼吁可口可乐公司在美国生产要用传统配方中的蔗糖，而非高果糖的果葡糖浆，请你猜猜在中国使用的是蔗糖还是果葡糖浆？？ 3. 新视角下代谢性肝病的临床试验的开展 MASH相关药物的临床试验开展核心可归纳为：选什么终点、选什么人群、如何应对“噪音”（活检误差+安慰剂反应+人群异质性）。首先在终点确定方面，由于MASH真实临床结局（肝硬化并发症、肝癌、死亡）发生慢、事件率低，传统硬终点很难在合理周期内跑出来，因此监管层面主要依赖“能合理预测获益”的替代终点。 目前主要以组织学结果为主：要么“炎症缓解且纤维化不恶化”，要么“纤维化改善且炎症不恶化”。临床试验层面最大的风险是：很多指标都变好但没打中监管定义的那个终点，最终仍可能被判为阴性。同时，肝硬化回退与并发症降低相关，因此在临床意义上被视为最关键的方向；走加速批准路径还要准备上市后验证性研究。 曾经的MASH四朵小金花，那个年代好像都叫NASH，可惜四朵金花变成了彼岸花 入组人群策略方面：短中期风险低的纤维化程度F0–F1人群通常不作为主要治疗对象；多数研究聚焦F2–F3，以兼顾“可逆性”与“事件风险”。F4人群理论上更有临床价值（高风险、即便中等应答也可能有审批意义、对副作用容忍度可能更高），但失代偿/有症状者多被排除，而且F4结构性改变更重、逆转更难，因此现实中主战场仍是F2–F3。 噪音控制与试验结果读数的鲁棒性：活检是金标准但不完美，首先肝脏病变是斑片状病变，肝穿一针下去也是管中窥豹，再加上医师阅片尺度把握差异会影响结果判断，而且有创手术并发的感染等等，都极大的增加了MASH临床评价的难度，入组规模、分层准确性和效应量，多病理医师独立阅片并达成一致评分是常用缓解手段。 安慰剂效应，在MASH临床研究中，安慰剂效应是绕不过去的门槛，现有的荟萃分析显示安慰剂组也可能出现显著NAS改善（至少2分的比例可达约25%），因此必须在设计与统计上预留足够“跑赢安慰剂”的空间，并提前定义“超越安慰剂多少才有临床意义”。 最后就是代谢类疾病的患者异质性，不同亚群对不同机制药物响应差异巨大，例如主要靠减重起效的肠促胰素类，在低BMI人群可能不占优势，若不做亚组/分层与入排标准优化，会直接稀释总体疗效信号。 4.新视角下从降低肝脏输入负荷到提升肝细胞处理能力：MASH治疗的两条主线与代表性药理证据 在MASH的病理过程中，肝脏面临的核心矛盾并不是单一通路失衡，而是长期处于一种“高输入、难消化”的代谢压力环境：一方面，消化道持续提供高糖/高脂底物；另一方面，脂肪组织在胰岛素抵抗背景下不断释放游离脂肪酸（FFA），使肝细胞被迫通过新生脂肪生成（DNL）以及将FFA封存为甘油三酯的方式来应对，从而形成持续性的脂肪变。 短期脂肪变并不必然导致明显损伤，但当这种状态以年为尺度持续存在时，肝细胞的线粒体负荷、氧化应激与内质网应激逐步累积，最终推动肝细胞损伤、炎症放大与纤维化进展。值得注意的是，即便在已经出现纤维化的患者中，肝脏通常仍保留一定的自我调节与修复能力：只要能够降低进入肝脏的糖与FFA负荷，脂肪变与炎症往往可以更快改善，而更长期的负荷下降则有机会进一步带来纤维化的回撤。 这一认识直接塑造了当前MASH药物开发的两条主线：其一是通过全身代谢干预“减少投喂”，改善肝脏外部代谢环境；其二是在代谢环境尚未完全逆转的情况下，直接增强肝细胞对脂质与能量底物的处理能力，使其在不利环境中也能维持代谢稳态。 （图中汇总展示了15项代谢功能障碍相关脂肪性肝炎（MASH）临床试验的样本量、试验时长以及应答率。横轴（x轴）表示：在不加重MASH的前提下，纤维化改善超过1个分期的比例；纵轴（y轴）表示：在不加重纤维化的前提下，MASH缓解（resolution）的比例。治疗组的圆圈大小反映治疗组规模；研究持续时间用颜色编码表示；治疗组与安慰剂组之间的应答差（范围）由虚线段长度表示；不同符号用于标注研究人群是否为进展期纤维化或肝硬化。OCA 指奥贝胆酸，横轴越靠右：说明药物更擅长让纤维化真正退一档以上（而且还不能让MASH变坏）。纵轴越靠上：说明药物更擅长让炎症/气球样变等MASH活动度缓解（而且还不能让纤维化变坏）。因此，右上角是“理想象限”：既能缓解MASH，又能改善纤维化） 4.1 改善肝脏“代谢环境”的疗法 （1）肠促胰素（Incretins）相关疗法 沿着“改善代谢环境”的思路，肠促胰素相关疗法成为当前最强势的系统性方案。GLP-1与GIP是餐后分泌的两大肠促胰素，本质作用是增强进食后胰岛素反应并参与能量摄入的调控。GLP-1受体激动剂尽管并非通过肝细胞直接受体作用发挥效应（肝细胞缺乏GLP-1R），但其通过胰腺轴（提高胰岛素、降低胰高糖素）、中枢抑食与胃肠动力调控等，能够显著改变全身能量平衡与肝脏糖脂通量，从而间接降低肝内脂质负担并缓解炎症。以司美格鲁肽为例，在活检确诊MASH（F1–F3）的研究中，最高剂量组实现了“MASH缓解且纤维化不恶化”明显高于安慰剂的比例（59% vs 17%），但在72周时纤维化改善并未显著跑赢安慰剂，提示这类以体重/能量负平衡为核心驱动的药物，可能更易在短中期体现“炎症与活动度”的改善，而纤维化的结构性逆转更可能需要更长的治疗与观察窗口。 在此基础上，GLP-1/GIP双激动剂以及多受体激动剂体现出进一步“系统性增强”的方向。单纯GIP受体激动可能在肝脏层面出现不利倾向，因此其更常以与GLP-1联用或共激动的形式出现。替尔泊肽作为GIPR全激动并兼具GLP-1R活性，在纳入F2–F3患者、为期52周的研究中，高剂量组不仅获得了更高比例的“MASH缓解且纤维化不恶化”（62% vs 10%），同时观察到≥1级纤维化改善比例达到51%，显示多受体策略可能在组织学层面更快兑现结构改善信号。进一步的“三受体”策略（如GLP-1R/GIPR/胰高糖素受体共激动）则尝试将体重下降、糖脂代谢改善与能量消耗提高整合在同一分子中，但随之而来的工程学难题是各受体活性配比如何优化，以在最大化疗效的同时控制恶心、呕吐等胃肠道不良反应。 胰高糖素受体（GCGR）被重新纳入代谢药物设计，是因为其虽有升糖风险，但也具有抑制DNL、促进脂肪酸氧化、增加能量消耗与抑食等潜在正向效应。当前的策略通常不是单独激动GCGR，而是以GLP-1（或再加GIP）来对冲升糖，使GCGR的能量消耗与脂氧化优势得以释放。文章提及的survodutide、pemvidutide等早期信号提示，在部分研究中survodutide组达到“活检证实MASH改善且纤维化不恶化”62%（对照14%），但呕吐等不良反应更为突出，反映出“更强系统性代谢拉动”往往伴随“更窄耐受窗口”的现实权衡。 （2）FGF-21/FGF-19 轴相关疗法 除肠促胰素外，FGF-21/FGF-19轴提供了另一种以“代谢重编程”为核心的系统性方案。FGF-21被视为全身代谢的关键调节因子，经β-Klotho/受体复合体介导，可改善脂肪组织与肝脏脂代谢、胰岛素抵抗，并可能通过抑制肝星状细胞活化而产生抗纤维化效应。值得强调的是，作者提示FGF-21类药物在人类中往往不像小鼠那样显著降糖或减重，因此其临床价值可能更依赖于对肝脂、炎症与纤维化相关通路的直接或半直接调控。以长效融合蛋白efruxifermin为代表，2期研究中可实现肝脂含量大幅下降（>60%）并具有可接受的安全性，但也提示可能出现轻度骨密度下降，需要长期随访来界定其临床意义。FGF-19类似物（如aldafermin）则更偏向胆汁酸/胆固醇代谢调控，在F2–F3人群中观察到一定纤维化改善信号，但伴随LDL上升风险，往往需要他汀类药物协同管理。 4.2 直接改善肝功能/肝内通路的疗法 （1）核受体配体类：THRβ、FXR、PPAR 与上述“减少输入负荷”的策略并行，另一条主线是直接提升肝细胞功能，核心目标不是让肝“少接货”，而是让肝“更会加工”。作者指出，MASH肝细胞在DNL增强的同时伴随线粒体功能紊乱、ROS升高与内质网应激等多类异常，最终可走向凋亡；因此直接靶向肝内核受体与脂代谢关键节点成为重要策略，包括THRβ、FXR、PPAR以及ACLY/ACC/FAS/DGAT等关键酶。THRβ激动剂路径的代表性意义在于其肝细胞选择性表达，使得调动甲状腺激素信号能够更聚焦于肝内β-氧化、TCA循环与脂滴自噬等过程，从而改善“代谢拥堵”。resmetirom的3期数据显示，其在组织学替代终点上实现了明确优势：例如“MASH缓解且纤维化不恶化”约26–30%（安慰剂9.7%），以及“≥1级纤维化改善且MASH不恶化”约25%（安慰剂14.2%），常见不良反应以腹泻、恶心为主，而严重不良事件发生率与安慰剂相当，体现了该机制在“肝内靶向代谢增强”路线上的可行性。 FXR激动剂（如奥贝胆酸）则代表更偏胆汁酸信号与核受体代谢调控的路线。FXR主要在肠上皮与肝细胞表达，胆汁酸激活后进入细胞核调控代谢基因，可抑制胆汁酸合成关键酶，同时降低脂生成、促进脂肪酸氧化并改善胰岛素敏感性。作者总结其临床开发的矛盾在于：部分研究中确实看到纤维化改善比例提升，但在代偿期肝硬化人群并未达主要终点，且瘙痒、血脂异常以及在特定人群中潜在的严重肝功能风险，使其获益-风险平衡难以令人信服，这也被视为其未能在2023年获得MASH适应症批准的重要背景。PPAR激动剂路线体现的是更广泛的能量稳态调控：PPARα偏向脂代谢与甘油三酯调节，PPARγ偏向胰岛素增敏但可能带来体重增加、液体潴留与骨量影响。作者强调单一受体激动剂多次未能成功推进，而更“广谱”的pan-PPAR（如lanifibranor）2期数据相对积极并已进入3期，提示多靶点代谢调控可能比单点调节更适配MASH这种多因素疾病。 （2）抑制肝内新生脂肪生成（DNL）与甘油三酯合成：ACLY、ACC、DGAT、FAS 在肝内代谢通路中，DNL被作者描述为“接近线性”的酶促链条，因此ACLY、ACC、FAS、DGAT等关键节点成为更工程化、可预测的药物靶点。其优势在于短期内往往能更直接地降低肝脂和DNL通量，但代价是更容易引发底物流向改道带来的安全性问题。比如ACC抑制剂虽然能显著抑制DNL并降低肝脂，却常伴随甘油三酯升高这一类别性效应；DGAT1抑制剂则因胃肠道不良反应限制开发，而DGAT2路径显示一定潜力；FAS抑制剂（如TVB-2640、FT-4101）在早期研究中可降低DNL与脂肪变，但更大规模的组织学证据仍需等待。总体而言，DNL通路抑制呈现“见效快、逻辑直”的特点，但其长期疗效与安全性往往受通路冗余、代谢补偿与系统性副作用所制约，因此更适合在未来联合治疗框架中与改善代谢环境的药物形成互补。 5. 全新视角下的临床管理：从试验走向真实世界 5.1 诊断与疗效评估：从活检走向无创，但要盯住“无应答者” 由于MASH的监管治疗终点依旧是“组织学终点”，纤维化程度的活检确认现阶段依旧是全球药监机构公认的评判手段，但在实际药物临床试验研究中，并不是每个医院都有成熟的活检路径、病理阅片资源、并发症处置经验；在结果确认环节，MASH病变斑片化，取样误差和读片差异会让结果有“随机性”，尤其处于F2–F3边界分期在临床决策上不一定比非侵入评估更可靠，同时在受试者端，很多患者不愿意为随访再挨第二针活检，没有复检，长期治疗的“是否有效”就缺乏硬证据。所以从实际临床使用方面，活检在可及性、可重复性方面使用较差。现阶段开展的MASH新药研发，临床上注定要启动受试者处于F2–F3纤维化分期确定，虽然FDA并没有强制肝穿活检，而是临床医生需要自行判断是否必须做肝活检，但是活检金标准的地位一时难以撼动。 而在无创检测里，瞬时弹性成像（transient elastography）与磁共振弹性成像（magnetic resonance elastography）被认为是最准确的两类工具，但未来它们会被“单独使用还是联合使用”、以及在多大范围内用于确认F2–F3分期，还有待观察。 肝纤维化诊断中的最快捷和经济的瞬时弹性成像设备，在算法和AI的加持下，无创的瞬时弹性成像设备和MRI一定会成为诊断评价的金标准，当然如果另外的商业目的那就不好说了 真实世界管理里另一个关键点：必须对无应答者（non-responders）保持警惕。因为在resmetirom治疗中，启动治疗的MASH患者里，只有大约1/3到1/4会出现肝纤维化改善；对于没有反应的患者，应当终止治疗。低应答率还意味着：如果按“真正成功治疗1名患者”来算，第一年的实际成本可能会变成“单个患者用药成本”的3–4倍。对于确有反应者，目前的范式倾向于继续长期治疗；同时，临床试验里常被视为干扰因素的“生活方式带来的安慰剂效应”，在真实世界反而应该被充分利用，以尽量提高应答比例。 5.2 低BMI（“瘦型”）MASH与metALD：人群分层会影响用药选择 BMI低于27 kg/m²的MASH患者，在北美约占15–20%，在南亚、东亚与东南亚的比例更高。这类患者常被称为“瘦型MASH”（lean MASH），但他们通常被排除在多数临床试验之外，因此当前晚期开发中的MASH药物对这类人群是否同样有效，并不明确。  这类人群仍然常见胰岛素抵抗、血脂异常、高血压等代谢特征，但整体严重程度往往较轻；体脂分布上，皮下脂肪较少、肌肉量更低，而内脏脂肪未必更少；遗传因素贡献更突出，例如PNPLA3相关高风险变异在部分亚洲人群中更常见。  基于机制推断，肠促胰素拟似物主要通过减少摄入、降低总体脂肪与体重来发挥作用，因此可能不太适合lean MASH；并且有研究提示，肠促胰素治疗带来的体重下降里，约20%可能来自瘦体重（含肌肉），这对原本肌肉量较低的人群更值得谨慎。  所以那些“直接作用于肝脏通路”的药物如：THRβ激动剂、胰高血糖素相关激动剂，可能更适合lean MASH人群。  最后来谈下metALD：它被定义为MASH与显著饮酒的重叠。与lean MASH不同，metALD反而可能更适合用肠促胰素类药物，因为一些新兴证据提示这类药物除了抑制食欲，还可能降低饮酒欲望；相关作用正在多个临床试验中研究，但尚未在metALD人群被专门验证。  5.3 在MASH治疗中，把“减重”作为并行目标，而不是唯一目标  2024年的GLP-1药物火遍大江南北，司美格鲁肽和替尔泊肽成为了减肥减重领域的明星产品，也成就了诺和诺德和礼来世界第一药厂的名号，2025年随着诺和诺德的司美格鲁肽在MASH领域的成功临床治疗结果，未来在MASH治疗领域，GLP-1将成为重要的基准药物，所以非常有必要谈谈在MASH治疗中，减重及GLP-1的意义。 由于MASLD的根源是长期营养过剩，导致脂肪堆积与体重增加，因此“MASH管理”和“体重管理”之间存在一种复杂、甚至容易让人困惑的关系。负能量平衡确实能减重，也能改善MASH；但体重下降本质上只是脂肪减少的一个替代指标，不应把“减重”本身当成MASH治疗的主要目标，更不应把它当成“临床改善”的替代终点。随着药物治疗逐步进入临床，若能把“负能量平衡”作为并行目标，会放大药物治疗带来的收益。基于已有文献报告的研究结果，在没有药物的情况下，若仅靠生活方式实现7–10%的体重下降，曾被报道可以改善脂肪变、脂肪性肝炎以及纤维化；但现实是，单靠生活方式能达到这种减重幅度的人只占少数。  像GLP-1受体激动剂、GLP-1/GIP双激动剂这类肠促胰素拟似物，无论未来是否“正式以MASH适应症获批”，都很可能在MASH治疗中占据独特地位。原因之一是：大约70–80%的MASH患者同时合并2型糖尿病或肥胖，而这两项正是（以美国为例）临床开具肠促胰素类药物的主要指征；因此，现实中会有相当比例的MASH患者在被诊断出MASH之前，就已经在使用这类药物。与此同时，这类药物减少重大心血管事件等“额外获益”也越来越明确，会进一步强化其在“糖尿病/肥胖/MASH重叠人群”中的使用理由。  随着GLP-1及GIP药物的广泛使用会带来几个现实影响： MASH的新诊断人数可能反而下降：因为很多患者在用药后AST/ALT下降、肝脂肪变改善，而临床上识别MASH最常见的线索恰恰就是转氨酶异常与脂肪肝表现—但这些并不是MASH临床试验的终点。  低剂量可能“遮住病情”：HbA1c与AST/ALT的改善在较低剂量就可能出现，但要获得减重与组织学改善往往需要更高剂量；因此低剂量可能导致“看起来指标好了”，却未必真正有效治疗MASH，从而出现“低估/漏诊”的风险。  同时，这类药物也可能与某些MASH特异性药物（如FGF-21类）产生叠加效应；若未来肠促胰素类获批MASH，它们很可能成为一线治疗，即便其“对MASH本身的效果”与其他药物相当，也会因为对糖尿病、BMI与心血管结局的综合获益而更受青睐。  最后说一点体外话，通过本次对MASH的深入学习，才知道在resmetirom获批前，FDA并没有要求在MASH的临床试验中强制进行有创活检进行纤维化分期的确认，瑞司美替罗这个神药开创了MASH药物临床研究的活检时代，也为未来药企开发该适应症的药物设定了一个非比寻常的门槛，是科学的严谨，还是企业商业的私心就很难说的清楚了。 神药瑞司美替罗在USA的治疗费用，疾病负担获益等数据，实话实说，在老美，4万美元/年的费用大部分人在商保下也就吃了，但是在中国除了树兰医院、博鳌乐城，一般老百姓是无缘了，没事等我们的中药治疗MASH，哈哈！！ 这个药物在美国的治疗成本约为4万美元/年，未来这个药物在中国的治疗价格一般收入群体能否支付的起，都是值得关注的。笔者周么在参加一个本地的药事管理会议，主席台上的医院专家感慨的说，我们的医保目录今年有大量的创新药进来，都是我们医学专家跟国家医保部门做了大量的工作，我只想说羊毛出在羊身上，持有瑞司美替罗的药企在临床煞费苦心活检的高昂费用最后还不是得病的患者用真金白银消费平账。 这个时代是最好的时代，我们的科技日益进步，我们有AI；这个时代也是最坏的时代，每一个有良心的公知都被金钱裹挟着沉默，少吃点，多运动，让果糖这个毒物滚远远。 参考文献： DOI：10.1038/s41573-024-01084-2 Nature Reviews Disease Primers