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| 肿瘤微环境中的免疫细胞组成之秘辛 |
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肿瘤组织免疫细胞秘辛
肿瘤微环境中免疫细胞组成之秘辛
陈光风
（独立生物医学评论人）
终于取了一个文绉绉的题目！若是取成“探索肿瘤微环境中的免疫细胞组成”可能更
加贴切意思，然而，突然脑海里面跳出一个“秘辛”这么一个词，于是也没有管三七二十
一就用上了，也附庸风雅一回。
话说“秘辛”，盖谓秘之辛者。秘，犹蔽；辛，金饰也。秘辛，言珍贵不为人知悉。
确实，肿瘤组织尤其是实体肿瘤是由哪些细胞组成的呢？这一直以来都是整个肿瘤研
究的焦点之一，称之为“秘辛”完全不为过。
为何？且听我慢慢道来。
一个肿瘤块并非只由肿瘤细胞组成，还包含其他的组织、细胞，比如最明显的，肿瘤
组织通常还有血管，其他的细胞包括成纤维细胞（fibroblast）、间质细胞（mesenchymal
cells）、免疫细胞等等，这些细胞以及肿瘤组织中的分子包括蛋白质、氧气、水、RNA等等
合在一起科学家们就称之为“肿瘤微环境”（tumormicroenvironment,TME）【1-2】。如下图
一所示，中间画出来的的“一坨”肿瘤中包含各种免疫细胞、血管、肿瘤细胞、细胞外基
肿瘤组织免疫细胞秘辛
质、纤维细胞等等，组成肿瘤（实际上肿瘤组织还包含其他的细胞，我们下面会讲到）。
图一
（JohannaA.Joyce和DouglasT.Fearon，2015，Science）
那么既然科学家们已经知道了肿瘤组织里面的细胞组成了，为何还要研究肿瘤组织中
细胞组成呢？
原来，目前所知道的这些组成肿瘤组织中的细胞只是一部分，而且大多数都是粗略地
分了一下类。总结起来，分成大类的话肿瘤组织就有如下的细胞：肿瘤细胞、淋巴细胞
（Lymphocyte）、巨噬细胞（Macrophage）、骨髓细胞（myeloidcells）、内皮细胞
（EndothelialCells）、肿瘤相关的成纤维细胞（carcinoma-associatedfibroblasts,CAF）、表皮细
胞（EpithelialCells）、间质细胞（mesenchymalcell）等【3】。
当然，这些都是大的分类，比如淋巴细胞就有T细胞、B细胞、NK细胞等，然而仅
仅是T细胞就有数十种之多，这些T细胞哪一小类占主要呢，占的比例是多少呢，在肿瘤
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的不同发展阶段是数量否会有变化呢，等等问题一直都没有有效地解决。
那么，弄清楚肿瘤组织中的细胞组成有什么用呢？
用处当然是大大滴了。为何？很简单的原因，治疗肿瘤就好比打仗，要消灭敌人，自
然就必须了解清楚敌情，要知道敌人的各个军种、战斗人员、武器装备等等情况，此所谓
“知己知彼，百战不殆”。你都不了解对方的组成就开战，那自然是必败矣！
因此，为了打赢对抗肿瘤的这场战斗，必须了解清楚肿瘤组织中各种成分的组成，尤
其是肿瘤组织的基本单位细胞的组成。
那么以前就没有仔细研究过肿瘤的细胞组成吗？
这个问题在前面也讲了，以前也研究过，只不过还不够细致，虽然相关的研究资料也
浩如烟海，然而毕竟还未探索得更加深入。
难道科学家们对这个问题就不想探讨得更深入了吗？
非也!
科学家们做梦都想研究这一问题，然而部分原因可能是限于技术条件不具备，所以一
直以来就没有很好地研究过。以前就只有采用一种使用了很多年的方法来研究肿瘤组织中
细胞的组成，此方法叫做免疫组织化学（immunohistochemistry）技术，是整个分子细胞生
物学的基础技术之一。其简单的技术原理大致是，将可以显示颜色的化学基团连接到抗体
上面，然后用这种抗体来和细胞或者组织中的相应的抗原结合，从而显示细胞的形态或者
分子的位置。如果这个化学基团是可以在显微镜的激发光作用下发荧光的基团，那么这样
的免疫组织化学技术就可以叫做免疫荧光（immunofluorescence）技术，这是现代生物医学
领域最常用的技术之一，在荧光显微镜或者激光共聚焦显微镜下常常能够观察到非常漂亮
的图片，如下这个图（图二）。朋友们还可以经常看到一些显微摄影大赛上面的超级漂亮的
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荧光图片就是用的免疫荧光技术来做的，感兴趣的可以了解一下，在此且不题。
图二
（引自cellpress）
然而，免疫荧光技术将细胞染色之后，在显微镜下面用肉眼观察非常难以把细胞和细
胞区分开，因为眼睛最容易判断的仅仅是几种常见颜色，比如绿色、红色、黄色等，而且
正如前面讲到的，比如免疫细胞有非常多，标记荧光之后肉眼很难区分。
有人又会问，不是有流式细胞技术（flowcytometry）吗，可以用流式细胞术来区分
啊！是的，确实可以用流式细胞术来区分。然而，流式细胞术的识别信号的基础也是基于
荧光，由于其发射光谱具有重叠，比如绿色光和黄色光就有部分重叠，因此，流式细胞术
同时检测多种细胞就会进行复杂的补偿计算，要是细胞种类更多比如数十种的话，流式细
胞术几乎无能为力，更别说一块肿瘤组织可能含有的细胞种类远远不止几十种了。
流式细胞术没有办法区分肿瘤组织中的大多数细胞，那么就没有其他办法了吗？
有的，当然是有的！这就是我们这里要谈论的两篇重要研究论文中使用的方法了。这
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两篇重要的研究论文均发表在最新一期的国际著名期刊《细胞》杂志上面【4-5】。
先来谈一谈来自美国西奈山医学院（IcahnSchoolofMedicineatMountSinai）的研究文
章，YonitLavin等主要是聚焦早期的肺腺癌（LungAdenocarcinoma）微环境中的免疫细胞
的组成【4】。如下图三所示，这是一个大概的流程图，研究者们一共取了身体中三个地方
的样品，即肺癌组织、肺部正常组织以及血液，所以就可以分成三个组来对比进行研究，
大致过程是先将各个组织（肺癌组织和肺部正常组织）通过酶消化变成单细胞悬液，然后
分组标记CD45抗体，其后分选出CD45阳性细胞，之后再通过称之为“CyTOF2”的方法
分类细胞。此方法我们将在后面的内容中讲到。
图三
（引自YonitLavin等，Cell，2017）
这里不得不注意的是，为何先用抗CD45的抗体来先选择一遍？因为目前的研究显示
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CD45在白细胞表面表达，又称为白细胞共同抗原（leukocytecommonantigen,LCA），所以
可以通过抗CD45抗体（比如磁珠筛选等方法）来将白细胞分离出来【6】。当然，这里还
不得不说，正是因为此篇研究论文采用了首先使用抗CD45抗体筛选白细胞的方法，这就
埋下了一个弱点，为何，因为目前有研究指出，并非所有的淋巴细胞均可以表达CD45抗
原【7】。
这说明什么问题？这说明此篇研究论文可能并没有完全分析到肿瘤组织中所有的淋巴
细胞，这就是这篇研究论文存在的一个不足的地方。打个不恰当的比喻，这就好比NBA
要给所有球星评分，但是只以美国籍的球星这一标准来评分，虽然比例上面占了绝大多
数，但是像姚明这种其他国籍的球员就没有被选入评分系统，这个系统就不能够代表所有
的NBA球星评分系统。相当于有“漏网之鱼”。
因此，采用CD45作为筛选标记也很有可能会有“漏网之鱼”。当然，好在绝大多数免
疫细胞都在此之中。
且说，YonitLavin等的研究论文研究了些什么呢？当然，一篇研究论文的数据量是非
常大的，很难再一篇评论文章中写完，现在选择一些关键数据说说。如下图四所示，A小
图显示的是试验的流程，前面我们也讲过了。B小图看起来很漂亮吧？确实，这个是数据
分析时采用一种叫“viSNE”的软件程序分析的结果，在上面标注了各个细胞类型的位
置，可以直观地观察到各个细胞占的比例，比如图中标注的T细胞位置，若是颜色越红，
代表数量越多，若是颜色越蓝，就代表数量非常少，并且，上面标注的CD3、CD16、
CD19等等都表示各种不同类型的细胞的表面标志分子。最主要还是来看看分析结果，就
是小图C，很明显，小图C表明了肿瘤组织中的免疫细胞主要是：粒细胞（granulocyte）、
单个核吞噬细胞（Mononuclearphagocytes）、NK细胞、T细胞以及B细胞，同时，这几种
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细胞在血液中和正常的肺部组织中也同样大量存在，然而关键是这些细胞在肿瘤组织中的
比例不同，尤其是NK细胞和T细胞在肿瘤组织中的比例与正常的肺部组织有所不同。
NK细胞在肿瘤组织中少，而T细胞在肿瘤组织中多。由于NK细胞可以直接杀伤肿瘤细
胞，因此，NK细胞在肿瘤组织中的比例少这就不是个好消息，因此，这样的实验结果提
示科学家们未来需要开发一些增加NK细胞在肿瘤组织中的数量的方法（在后面的研究
中，科学家们还进一步深入分析了NK细胞，在此且不题）。
从C小图中还可以看到T细胞比例在肿瘤组织中较多，由于T细胞也是抗击肿瘤细胞
的主流军，其比例在肿瘤组织中高那是好事啊。且慢，别高兴的太早！研究者们在后面的
研究中发现肿瘤组织中的T细胞数量虽多，然而大多数都是没有什么抗肿瘤作用的T细
胞！所以说光有数量没有质量也是不行的！就比如一支军队，如若不是精兵强将、装备精
良，数量再庞大也是不堪一击的！D小图是进一步说明，在此且按下不表。
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图四
（引自YonitLavin等，Cell，2017）
当然，看到这里，肯定还意犹未尽，因为此篇评论就是要写肿瘤组织中的免疫细胞情
况，上面只说了比例，还没有说具体情况，比如前面提到的T细胞有很多种，到底细分出
来的话有哪些呢？
不急，各位看官，下面就展示出来。
如下图五所示，把各种T细胞区分的更加详细了。A小图和B小图中的罗马数字表示
不同小类的T细胞。C小图对这些区分出来的细胞进行了统计，可以显著地看到这些不同
小类的T细胞在血液中、正常肺部组织中以及肿瘤组织中的情况。
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图五
（引自YonitLavin等，Cell，2017）
所以，各位看官，科学家们写文章，搞了许多花花绿绿的图片，看起来是好看，但是
学会看一些关键的重要信息，要学会在研究论文里面看看对自己有用的信息。尤其是像这
篇研究论文的数据信息量是非常大的，在此且不再详谈。
当然，此处，我还想把另一张图放进来，就是如下图六所示。A-C小图如上面讲到的
内容，在此且不题。关键是D和E小图，这个是对血液、正常肺组织以及肺癌肿瘤组织的
分泌的细胞因子（cytokine）进行的分析，这对研究这方面的研究者来说是一个比较好的数
据，因为自己花钱去做这项工作的话，那绝对是价格不菲啊！
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图六
（引自YonitLavin等，Cell，2017）
好了，下面再来看看另一篇来自瑞士苏黎世大学的研究论文，题目叫做“AnImmune
AtlasofClearCellRenalCellCarcinoma”，是以肾细胞癌为研究对象来画免疫图【5】。研究者
们研究的是正常组织以及肾癌不同分期（I-IV期）以及转移的肾癌组织的免疫细胞图谱。
采用的方法与前面的研究也一样，叫做“CyTOF2”，此方法我们将在后面的内容中介绍。
如下图七所示，A小图表示试验的流程。B小图显示的区分各种不同免疫细胞的抗
原，而C小图显示的区分各种不同的T细胞的抗原。
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图七
（引自StephaneChevrier等，Cell，2017）
那么，结果如何呢？结果如下图八所示，研究者们也为免疫细胞画出了地图，这里不
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再详述。
图八
（引自StephaneChevrier等，Cell，2017）
上面的两篇研究论文都采用了一个重要的技术手段，叫做“CyTOF2”。实际上，这是
一家公司开发的检测细胞的方法。
在生物医学研究领域，实验技术是非常重要的。这就好比孙猴子的金箍棒，有了金箍
棒之后，打遍天下无敌手，又是大闹天宫，又是大闹蟠桃盛宴。然而，孙猴子没有了金箍
棒之后就貌似突然变得弱了不是一点半点，连太上老君的坐骑青牛精都打不过，实在是
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Weak啊！而相反，这青牛精拿了太上老君的金刚镯就牛逼哄哄了，孙猴子、哪吒三太子都
没有办法。这足见装备的重要性。
上面讲述的两篇为肿瘤组织中的免疫细胞“画地图”的方法（实际上是一整套方法、
试剂、设备以及分析软件的组成），确实也非常领先，是一种给细胞或者信号通路“画地
图”的好方法。
这是一种什么方法呢？
实际上是利用质谱技术和流式细胞技术相结合的一种技术。如下图九所示，展示了这
种技术的流程。
图九
（引自网络http://cn.fluidigm.com/）
前面也讲了，流式细胞术也可以用来区分细胞种类，但是由于其荧光光谱的重叠，导
致无法同时筛选几十种细胞。而所谓的“CyTOF2”技术就能够办到。其最关键的技术就是
依赖于重金属元素标记的抗体来结合抗原，即采用重金属元素来替换荧光发光基团，并且
金属元素有几十种之多，由于质谱技术可以有效地分开重金属，因此，重金属之间不会存
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在任何交叉，这就有效地解决了流式细胞术的荧光光谱重叠问题。
上面的图九中，首先采用某些方法（比如酶消化）将需要检测的组织制成单个细胞悬
液，然后将金属元素连接的抗体（通常几十种到上百种）与细胞混合孵育，然后通过单细
胞管道将细胞变成单个细胞（此时没有结合的带有重金属标记的抗体被清洗掉），其后将单
个细胞通过质谱仪收集重金属信号，最后通过软件分析“画地图”即可。
上面的技术虽然说起来简单，但是实际上非常复杂，涉及到一系列的方法、技术，综
合了多个学科的知识和技术体系。
当然，要搭建这样的平台自然是价格不菲，可以说是极其昂贵！为何？因为你不要以
为买一个机器就完事（当然，机器也极其昂贵），这还是小部分，关键是还有后续的试剂，
这种试剂每用一次就价格不菲，何况是如同流水一般，长久生意，赚的就是这个钱，老外
啊，比你想象的阴险多了！
然而，只要能够发文章在《Cell》、《Nature》、《Science》上面，中国的一些平庸的但是
掌握大量资源、基金的科学家也会不惜一切代价去把这些技术、机器搞到手！只为把自己
平庸的没有多少新意的工作发表到这几大期刊上面。比如像以前，测序开始了，中国一些
平庸的但是掌握大量资源的科学家在这三大期刊及其子刊上面发表了非常多的测序文章，
可以说这些测序文章几乎没有什么意思，没有多大新颖性，基本上就是拼机器、拼烧钱、
拼人多，最终大多数数据在我看来都可以说是一文不值。关键是这些数据还上传到了美国
的数据库，虽然是为全世界的科学做贡献，但是至少也该我们自己也该建一个数据库来保
存这些花了大量金钱、人力、物力、资源、实验室的年轻人辛辛苦苦所获取的数据吧，但
是我们没有建。老外呢？卖机器给我国，我国永远都是买机器最多的国家，试剂也买老外
的，分析软件也是老外的，我们有什么呢？什么也没有，就是花钱、出力、收集人体样
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品、消耗人的精力和宝贵时间，最终这些平庸的科学家得到数据，甚至分析也是用的老外
的软件，甚至一些人连分析的数据结果都看不明白，稀里糊涂地把数据上传老外数据库，
三大期刊一发表，于是，这些平庸但是有资源的科学家就发表了所谓的“国际水平”的论
文了，而国内的无良媒体又是一个劲鼓吹“世界先进”，这些平庸但是资源丰富的科学家于
是又更加有资本获取更多资源了，最后像滚雪球一般，资源越来越多！然而，殊不知这些
平庸的科学家根本没有太大的创造，不过是消耗资源耳！
大家都知道，金融“寡头”对一个国家的经济绝对是一种危害，而我国目前的科研环
境体系如果继续按照目前的“唯论文”说了算、资源、基金、平台高度集中于少数科学家
身上的话，我预计今后也会出现我命名为“寡头科学家”！这样的科学家，利用资源做科
研，而不是靠知识和才能，他没有什么才能没事啊，他可以雇有才能的年轻人为他卖命，
实验室资源无比丰富，几十号上百号人超大实验室，全进口仪器、试剂等等！
关键还有，老外提供全套服务这是最狠的！
为何？老外全套服务都做了，我们不是省了不少精力，甚至老外还会提供优惠打折服
务，比当初预算省了不少，我们提供idea、样品，然后付钱，收数据就行了，多省事啊，
省下来的时间去做其他的研究！朋友们，这种说辞多半就是那些平庸的教授们的忽悠言
论，省下来的时间不是开会就是写基金，甚至有可能都不知道去哪里悠闲去了！
我为什说最狠？全套服务就是消灭我国创新的最佳方法！
因为提供全套服务，我们的科学家将不会再花精力去搞定这些关键技术，造成在这些
关键技术上面我们远远落后于这些老外公司的局面，至少会延后、拖后我国相关关键技术
的发展，这造成我们对这些老外公司的严重依赖，最终老外赚钱，我们赔本，并且失去关
键技术，你且看看我国目前的测序仪比老外的还是差了一截，并且推出时间也落后了很多
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年！当然，一些人陶醉在这种所谓的“全世界所有的东西都为我所用”的美梦中。
我在这里都懒得评论了！
而有一些有思路、有好的想法的、有才华的科学家呢？
因此，必须把一些资源高度集中的一些地方的公共平台解放出来，提供给这些有才能
的科学家使用。
当然，看到这两篇采用拼机器做的文章，就让我想到了以前我国科学家们拼机器测序
的狂热时代，同时也要为我国的这些平庸但是资源极其丰富的科学家提个醒！买机器建平
台是好，但是不要成为只能为一小部科学家使用服务的平台，应该为全国的科学家提供服
务。
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目前陈博生物医学科技评论最新分为4个子栏目的评论文章，分别是：长评-热点，长评-研
究，短评及快讯四个子栏目。短评：较为专业，不再介绍背景知识；快讯：最新研究快报，
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