【Nat.Immunol.】你的实验小鼠选对了吗？多数小鼠模型仅能模拟不到2成的人类“免疫荒漠”型微环境#

本研究针对小鼠能否准确模拟人类肿瘤微环境（TME）这一核心问题，系统免疫分型了15种常用小鼠模型，并将其与大规模人类数据集进行跨物种比对。结果发现，多数小鼠模型的微环境仅能对应人类约17%的“免疫荒漠、富含巨噬细胞”型肿瘤，且两物种的趋化因子网络存在显著差异；但在转录组层面，两者仍共享能有效预测预后的保守表达程序（如T细胞毒性与髓系干扰素响应轴）。该研究构建的跨物种图谱，明确了小鼠模型在肿瘤免疫转化研究中的重要局限与机遇

1. 研究背景与核心问题#

小鼠模型是研发人类癌症治疗方法不可或缺的工具，绝大多数免疫疗法的底层机制与有效性均在小鼠体内得到过验证。然而，由于数千万年的进化分歧，小鼠肿瘤模型在临床转化中的预测有效性频繁遭遇失败。这提示学术界，目前对小鼠和人类肿瘤微环境（TME）在细胞组装和分子网络层面的同义性与分歧程度，还缺乏系统且高分辨率的定量表征。人类的TME呈现出从高度炎性（“热”肿瘤）到多种低浸润（“冷”肿瘤）的异质性谱系，这些特定的免疫表型（或称“生态型”、“架构型”）与患者预后及免疫治疗响应密切相关。本研究旨在系统建立小鼠常用肿瘤模型与人类肿瘤免疫微环境的高维跨物种校准图谱，明确小鼠模型在模拟人类肿瘤免疫方面的适用边界与分子网络差异。

2. 研究设计与系统方法#

为了打破既往研究在样本广度与分辨率上的局限，研究团队系统分型了15种常用的小鼠肿瘤模型（包括常见的细胞系如B16F10、MC38、CT26、LLC、4T1、RENCA，以及自发/移植的KPC模型和基因工程小鼠模型MMTV-PyMT），这些模型代表了已发表的肿瘤免疫治疗研究中95%以上的宿主系统。

所有小鼠肿瘤均在接种后第14天（或体积达到约300至500立方毫米时）采集。研究团队对所有15种模型进行了质谱流式细胞术（CyTOF） 分析，并对其中的9种模型进行了单细胞RNA测序（scRNA-seq）。作为临床对照，研究使用了人类“ImmunoProfiler”数据集（包含深度转录组与流式分型）以及TCGA的大规模全组织转录组数据。分析过程中，团队引入了共识非负矩阵分解（cNMF）管道，用以提炼并比对跨物种的T细胞与非粒细胞髓系细胞的基因表达程序（GEPs）。

3. 核心发现#

3.1 免疫细胞组分的大幅偏倚：小鼠倾向于巨噬细胞富集与T细胞匮乏#

Fig. 1: Compositional disparities between human and murine tumors.#

对总体免疫细胞浸润密度的分析表明，人类和小鼠的TME都具有“富集”和“贫乏”的双峰分布特征，但小鼠肿瘤的总体免疫细胞（CD45+）频率显著低于人类（图1b）。

在具体的细胞组分层面上，跨物种比对揭示了强烈的物种特异性偏倚：小鼠TME内的T细胞浸润比例普遍较低，而髓系细胞频率偏高，尤其是极度偏向于高密度的巨噬细胞（图1c）。 相较之下，人类TME的变异性主要由T细胞的浸润程度驱动，而小鼠TME的异质性则主要由髓系细胞的组分和密度决定（图1d）。多重免疫荧光成像（IF）进一步直观验证了这一结论：人类肿瘤往往由T细胞主导，而小鼠肿瘤则表现出强烈的髓系细胞偏倚（图1e, f）。

将小鼠模型的免疫细胞频率嵌入人类的“免疫架构型（Archetype）”空间后发现，除了RENCA模型外，几乎所有常用的小鼠模型都集中分类在人类的“免疫荒漠型（Immune-desert）”和“富含巨噬细胞型（Macrophage-rich）”架构中（图2a, b）。 值得注意的是，这两个低浸润表型在人类患者队列中仅占约17%（Extended Data 图1e）。此外，通过对公共数据库中178项研究的2,543个小鼠肿瘤RNA-seq样本进行的大规模全景分析同样证实，超过60%的小鼠样本被归类为“淋巴细胞耗竭型”（C4），只有约7%属于“免疫富集型”（C2和C6）（图2c）。这种T细胞与髓系细胞的失衡状态在不同的肿瘤接种部位、荷瘤宿主年龄、高脂饮食或多病原体接触（“脏”小鼠环境）等多种实验变量下依然保持高度稳定（Extended Data 图1g）。

Fig. 2: Mapping mouse tumor models to human TME archetypes and subtypes.#

3.2 趋化因子网络的关键错位：以CXCL13为例的表达细胞图谱异质性#

鉴于趋化因子网络是驱动组织免疫浸润的核心机制，研究团队比对了关键细胞群中的趋化因子及其受体表达特征。尽管一些网络（如CCR4、CCR7、CXCR4、CXCR6及其配体）在物种间高度保守，但部分关键浸润驱动轴发生了错位。小鼠T细胞表面的CCR2和CCR5转录水平相比人类T细胞明显下调（图3a, b），这一结果在蛋白水平得到了质谱流式的证实（图3c）。

更关键的分歧存在于CXCR3和CXCR5轴线的配体分布上。在人类TME中，驱动T细胞浸润的配体CXCL9和CXCL10主要由髓系细胞表达，而CXCL13则高度富集在T细胞和Treg中（图3d, e）。然而在小鼠肿瘤中，这三种关键趋化因子的转录高度偏倚在基质细胞（纤维化成纤维细胞）中，小鼠T细胞自身几乎不产生CXCL13（图3d, e）。由于人类中免疫检查点阻断疗法产生响应的免疫网络通常紧密围绕产生CXCL13的T细胞展开，小鼠微环境内这一配体细胞来源的错位，为直接在小鼠体内推演人类成簇免疫响应带来了理论障碍。

Fig. 3: Divergent chemokine networks underlie dysregulated T cell abundances in the TME.#

Fig. 4: Differential conservation of relative cell densities in the TME.#

3.3 保守的细胞程序与跨物种一致的“免疫运动”#

尽管在细胞密度和趋化因子来源上存在上述差异，通过cNMF在更微观的转录表达程序层面分析时，依然发现了跨物种的高度保守性。

在人类T细胞中提炼出的9个稳定基因表达程序（GEPs）与小鼠的25个程序比对，发现T_3（细胞毒性程序，富含PRF1、LAG3、GZMB、NKG7） 和T_9（CD4调节程序，富含TSC22D3、JUNB、RGS1、IL7R） 展现出极高的跨物种相似性（Jaccard指数显著，图5b, c, d）。在髓系细胞中，人类的14个GEPs和小鼠的23个GEPs中也有4个对偶展现出高相似性，特别是My_2（干扰素响应程序，富含IFIT2、IFIT3、ISG15、CXCL10）和My_1（炎性程序，富含IL1A、IL1B、NLRP3）（图5e, f, g）。

Fig. 5: Isolation of conserved and robust GEPs in T cells and myeloid cells.#

更重要的是，两物种间存在一种协同的跨细胞GEPs相关性，即“免疫运动（Movement）”。在人类与小鼠肿瘤中，T细胞的T_3（细胞毒性）程序与髓系细胞的My_2（干扰素响应）程序其富集程度呈现出高度的跨物种保守正相关（图6a, b）。 临床生存分析显示，全组织展现出T_3^Hi My_2^Hi状态的癌症患者，其总生存期（OS）显著优于其他状态的患者（图6d, f）。这一保守轴线表明，尽管空间分布或趋化因子来源存在变异，但肿瘤内“细胞毒性T细胞活性引发髓系干扰素反应”的功能反馈在演化中是稳固保留的。

Fig. 6: Cross-species conserved GEP ‘movements’ between T cells and myeloid cells parses patients survival.#

3.4 特殊模型分析：RENCA小鼠模型的独特价值#

在所分析的15种小鼠模型中，肾癌细胞系RENCA模型是一个显著的例外（图2b）。 不同于其他表现为“免疫荒漠”的模型，RENCA模型表现出极高水平的免疫浸润，富含树突状细胞、髓系细胞和CD4+ Treg细胞（Extended Data 图1b）。在空间嵌入中，它独特地与富含髓系和CD4 T细胞的人类微环境（如IS CD4、MC DC1和MC DC2型架构）聚集在一起（图2b）。在表达程序上，RENCA具有极高的T_9（CD4调节）程序富集（Extended Data 图7f），是用于专门研究人类富含基质/调节性T细胞浸润肿瘤的理想替代模型。

4. 讨论与研究局限性#

本研究构建的高维免疫图谱客观指出了常用小鼠肿瘤模型在模拟人类TME时的能力边界：它们可以成为研究人类富含巨噬细胞、低淋巴细胞浸润的治疗耐受型“冷”肿瘤的绝佳系统；但在模拟肺癌、皮肤黑素瘤或肾癌中常见的“T细胞富集/淋巴细胞浸润型”微环境时，绝大多数常规小鼠模型存在组分和分子网络上的先天不足。

基于原文讨论，本项资源和结论存在以下方法学与样本局限，这为未来的研究拓展留下了空间：

时间动态性的缺失：本研究的分型基于单一的时间节点（接种后第14天，中等体积肿瘤），未能捕捉到小鼠肿瘤在生长全周期或受到治疗干预后TME构型的动态演变规律。
小鼠模型系统类型的偏倚：研究的15种模型高度集中于同基因成瘤的皮下移植肿瘤系统，而在自发性肿瘤、同位移植模型、基因工程小鼠（GEMM）以及人源化小鼠模型上的代表性较为有限，后续研究应加大对复杂非皮下系统的系统校准。
特定免疫细胞亚群的遗漏：分析主要聚焦于常规T细胞和非粒细胞髓系细胞（单核/巨噬/树树突细胞），未能将NK细胞、B细胞、中性粒细胞以及先天淋巴细胞（ILCs）整合进cNMF基因程序比对中，对综合免疫生态的覆盖仍需拓展。
技术平台差异带来的潜在偏倚：人类数据集依赖于流式分选后的全组织 bulk RNA-seq，而小鼠数据集基于单细胞 RNA-seq 的伪体（pseudobulk）分析，分析平台的差异可能会系统性地低估某些物种间基因程序的保守程度。

本跨物种全景图谱为科研人员在针对特定人类免疫表型进行靶向药物开发时，提供了更加理性、定量且规避盲区的动物模型选择依据。

[!cite] Courau, T., Jaszczak, R.G., Samad, B. et al. Differential assembly of mouse and human tumor microenvironments. Nat Immunol 27, 1282–1293 (2026). https://doi.org/10.1038/s41590-026-02505-7