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总体来看，这项研究提出了一个非常关键的认识，KRAS抑制剂耐药并不是单纯由某一个突变驱动，而是遗传改变、转录状态重塑和空间异质性共同参与的动态过程。疾病进展阶段的耐药机制高度复杂，往往存在多区域、多状态、多路径并行演化。

本期我们将聚焦肿瘤微环境的"生命线"——脉管细胞，探索血管内皮细胞、淋巴管内皮细胞和周细胞的特征及其在肿瘤中的作用。

肺腺癌（LUAD）是非小细胞肺癌中最常见的病理类型之一。随着分子检测技术的发展，多种罕见驱动的突变陆续被发现，包括RET融合、METex14、ROS1融合、HER2突变及NTRK融合等

新药研发与化学品安全评价正在迎来审评逻辑变革，依托FDA、欧盟2026年官方监管文件落地，以器官芯片为代表的NAMs（新型替代方法）正式获得法定申报资质，彻底打破此前“科研可用、申报难认”的行业桎梏，产业化迎来关键拐点。

本期我们将转向肿瘤微环境的结构支撑，聚焦间质细胞和基质成分，探索癌症相关成纤维细胞、细胞外基质、脂肪细胞以及神经元和神经纤维如何为肿瘤生长提供"土壤"并塑造肿瘤行为。

同样一款抗肿瘤药，不同患者疗效差异显著，"千人一方"的传统模式，始终是临床精准诊疗的核心难题。近日，国家医保局官方发文重点关注类器官与器官芯片技术，明确认可其在肿瘤个体化用药评估的核心价值，并释放关键政策信号：探索医保预立项创新机制，为前沿技术落地铺路搭桥。

胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM）是最常见且侵袭性强的原发性脑肿瘤之一，患者总体预后较差。

上期我们完成了髓系免疫细胞的全景探索，介绍了肥大细胞、嗜酸性粒细胞、髓系来源抑制细胞和血小板在肿瘤微环境中的独特作用

上期我们介绍了四种关键髓系免疫细胞——巨噬细胞、中性粒细胞、单核细胞和树突状细胞，揭示了它们在肿瘤微环境中的复杂功能。本期我们将继续探索髓系免疫细胞的另外四种类型：肥大细胞、嗜酸性粒细胞、髓系来源抑制细胞和血小板，进一步拓展对先天免疫细胞多样性的认识。

神经母细胞瘤（Neuroblastoma）是儿童中最常见的实体肿瘤之一，其临床表现具有显著的异质性，高风险患者预后较差。尽管已有多种分子标志物用于肿瘤风险分层，但其背后的生物学机制仍未完全阐明。近年来的研究逐渐认识到，肿瘤微环境（tumor microenvironment, TME）不仅由细胞组成决定，其在组织中的空间组织方式同样可能对疾病进展产生重要影响。

大家知道细胞发育和分化是一个很重要的研究方向，细胞轨迹分析可以通过构建细胞间的变化轨迹来重塑细胞随着时间的变化过程，帮助人们从单细胞水平推断细胞之间的演化及分化过程。

中国食品药品检定研究院（NIFDC，中检院）是国家药监局直属事业单位，作为我国药品生物制品质量的法定检验机构、最高技术仲裁机构，及世界卫生组织药品质量保证合作中心，承载着守护公众用药安全的核心使命。

为了更好地赋能科研创新，加速成果转化，SBC类器官与器官芯片创新研发中心现正式启动新一轮合作共研项目招募计划！我们打破行业壁垒，推出极具吸引力的“零门槛”合作模式，期待与您携手，共同在微观生理世界中探索无限可能！

长期以来，人类对抗癌症的焦点始终聚焦于“癌细胞”本身——认为基因突变这颗“坏种子”是癌症发生的核心，只要清除突变细胞就能攻克肿瘤。最近Nature、Cell等国际顶刊连发重磅文章，彻底颠覆这一认知：癌症的本质不是孤立的细胞癌变，而是癌细胞与周围微环境（“土壤”）协同演化的结果。

肝细胞癌（HCC）具有典型的纤维化背景和免疫排斥特征，其中CAF（癌相关成纤维细胞）被认为是调控肿瘤免疫微环境的关键因素。但CAF不同亚型如何在空间上组织、以及如何参与免疫抑制机制，缺乏系统性的解析。本研究基于空间多组学策略，构建HCC高分辨率空间图谱，重点解析血管–CAF互作如何驱动免疫排斥及免疫治疗耐受机制。

以10x Visium和CosMx SMI空间转录组技术为核心，首次系统解析了DMG肿瘤的空间生态结构，并提出IGSF11-VISTA这一脑特异性的免疫检查点轴。研究表明，肿瘤细胞在AOO生态位通过IGSF11“锁住”稳态小胶质细胞，从而实现免疫逃逸；而靶向阻断该轴后，可唤醒小胶质细胞介导肿瘤清除，显著延长生存期。

口腔鳞状细胞癌（OSCC）是头颈部常见的恶性肿瘤之一，具有较高的发病率和死亡率，且多数患者在确诊时已处于中晚期阶段。尽管免疫检查点抑制剂（immune checkpoint blockade, ICB）已被应用于临床，但其治疗效果在不同患者间差异显著，这在很大程度上与肿瘤微环境（TME）中持续存在的免疫抑制状态密切相关。

当全球药物研发迈向“非动物实验”转型关键期，器官芯片技术借助中美政策协同发力，从科研探索加速迈向产业化应用。美国FDA监管框架落地与中国国家战略布局双向呼应，共同勾勒出该技术从“补充工具”到“核心选项”的发展路径，产业加速期已然来临。

今天给大家介绍一个单细胞互作分析软件，不同于我们常用的CellChat、CellphoneDB等，它是通过将相互作用细胞的表达数据与信号和基因调控网络的先验知识相结合来预测相互作用细胞之间的配体-靶标联系的方法，这就是NicheNet。

在单细胞转录组和空间转录组研究中，研究者往往不仅关心哪些基因表达变化，更希望回答一个更核心的问题：是谁在驱动这些变化？