使用 Renoir 绘制空间配体-靶点活性图谱

细胞在邻里中如何对话

我们的身体由无数细胞组成，这些细胞不断相互“对话”，以维持组织健康、构建器官，并在某些情况下推动诸如癌症等疾病的发展。本文介绍了 Renoir，一种通过读取大规模基因活性图谱来推断真实组织中细胞对话发生地点和方式的计算方法。通过结合现代单细胞和空间组学，Renoir 帮助研究者不仅看清谁在与谁对话，还能识别这些对话在组织中最强烈发生的位置及其作用。

信号、信使与细胞间的对话

细胞使用称为配体的小蛋白信使进行通信，这些配体由一类细胞分泌，邻近细胞通过表面的受体感知。当配体与其受体结合时，可能在受体细胞内部触发一系列“靶基因”的激活，从而改变其行为。许多现有工具尝试从基因表达数据推断这些相互作用，但它们常常忽略细胞的物理位置。由于许多信号仅在短距离内起作用，丢失这种空间背景可能导致误导性结果——显示在组织中实际上相距较远的细胞类型之间存在看似的通信。

Renoir 有何不同

Renoir 的设计专门将空间信息重新带回分析中。它接受单细胞分辨率的空间数据，或低分辨率空间数据与同一组织的经典单细胞数据的组合。利用经整理的配体及其潜在靶基因列表，Renoir 为组织中每个位置的每一对配体—靶点计算“邻域活性得分”。该得分融合了多种信息：邻近有哪些细胞类型、它们对配体和靶基因的表达强度、受体细胞是否实际表达相应受体，以及配体与靶基因在不同细胞类型间的共同变动程度。结果是一个空间图谱，突出显示哪些信号关系很可能在何处处于活跃状态。

在健康与疾病组织中发现隐匿的邻域

一旦计算出邻域得分，Renoir 能将位置分组为“通信域”——在信号模式上相似的组织片块。应用于小鼠大脑数据时，这些域与已知的大脑区域一致，并揭示了星形胶质细胞与不同类型神经元之间的区域特异性通信。在三阴性乳腺癌中，Renoir 揭示了不同的肿瘤生态位，其中癌细胞、免疫细胞和结缔组织细胞交换与生长、侵袭和免疫抑制相关的信号。在发育中的人类胎肝中，它识别出一个肝细胞（肝细胞）与专职巨噬细胞通过一种名为纤溶酶原的分子相互作用的生态位，指出其在肝脏生长与重塑中的作用。

将 Renoir 与其他方法进行比较测试

作者通过构建半合成数据集（其中真实的信号模式事先已知）对 Renoir 进行了严格测试。他们将 Renoir 与多种主流的从空间数据推断细胞间通信的工具进行了比较。在肠道、大脑和乳腺癌等组织中，Renoir 更准确地区分出具有真实配体—靶点活性的位点与无活性的位点，并且在缺乏合适受体的区域中更少报告错误的相互作用。即使在通过降低测序深度或打乱部分细胞标签来增添噪声的条件下，Renoir 的性能仍然稳定。在人类大脑的一个研究充分的区域，该方法推断的通信域比竞争方法更好地匹配专家定义的组织层。

从通信图谱到治疗线索

Renoir 不仅是一个绘图工具；它还能对每个域中最具影响力的配体进行排序，并汇总整个信号通路的活性。在肝癌中，这突出了“肿瘤-胎儿”信号回路，在这些回路中肿瘤相关细胞重复利用胎肝中的发育程序。Renoir 预测该生态位中的配体（如白介素-6）可重编程邻近的类干细胞肝细胞；实验室实验证实白介素-6 能将肝癌细胞推向更具干样特性的状态。总体而言，该研究展示了如何将空间组学与智能计算结合，将静态的基因图谱转化为细胞对话的动态画像，并为旨在破坏有害对话同时保留健康通信的治疗策略提供新的切入点。

引用: Rao, N., Kumar, T., Kazemi, D. et al. Charting spatial ligand-target activity using Renoir. Nat Commun 17, 3983 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-72388-7

关键词: 空间转录组学, 细胞通信, 配体信号, 肿瘤微环境, 计算生物学

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