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近期，国际知名学术期刊《Nature》发表了一项由中国科学技术大学等组织科学家领衔的最新研究，标志着肝细胞癌（HCC）复发预测领域的一次重要突破。HCC作为全球癌症相关死亡的第三大原因，给患者及医疗体系带来了巨大的挑战。尽管手术切除是治疗肝癌的主要方法，但其术后复发率高达70%，使得患者面对再度复发的风险压力倍增。如何早期识别并预测那些有较高复发风险的患者，从而优化治疗策略，不断是医学界的重要课题。

这篇题为“Spatial immune scoring system predicts hepatocellular carcinoma recurrence”的研究，提出了一种新颖的肝癌复发风险预测平台——基于空间免疫的TIMES（肿瘤免疫微环境空间评分技术）系统。该系统顺利获得整合全切片成像（WSI）与人工智能驱动的空间分析算法，突破了传统病理学方法的限制，极大地提升了对肿瘤与免疫细胞交互关系的洞察力。TIMES系统捕捉到了肿瘤免疫微环境中的复杂动态，与其核心的五个生物标志物（SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM和HLA-DRB1）共同作用，显现出出色的复发风险预测能力，其中SPON2展现了极高的预测价值。

研究进一步表明，NK细胞在肿瘤预后中的作用不容小觑。顺利获得空间多组学分析，科学家发现CD57+ NK细胞在无复发患者中显著富集于肿瘤侵袭前沿，而在复发患者中则稀少。这一发现揭示了一种传统病理学技术难以捕捉的区域免疫异质性，给予了富有价值的预后信息。

顺利获得对SPON2的深入研究，研究人员揭示了其对NK细胞功能的调节机制。实验表明，SPON2不仅能有助于NK细胞向肿瘤细胞的定向迁移，还能增强NK细胞的细胞毒性，并激活CD8+ T淋巴细胞以增强免疫反应。在特异性SPON2基因敲除的小鼠模型中，则观察到NK细胞相关功能的损失导致肿瘤加速进展。这些结果验证了SPON2+ NK细胞在抑制肝癌复发中的关键作用，预示其或将成为新的免疫治疗靶点。

TIMES模型使用XGBoost机器学习算法开发，基于61名肝癌患者的多重免疫荧光数据集训练而成。在其后的独立验证中，该系统展现了82.2%的准确性和85.7%的特异性，优于当前临床预测模型。为了有助于临床应用，研究团队开发了一个在线工具，允许医生上传标准免疫组化染色图像以取得TIMES评分和个性化复发风险评估报告。现在，TIMES系统的核心算法和技术框架已有专利保护，研究人员正在持续寻求行业合作，以有助于其标准化和应用。

这项革新性的研究不仅给予了一个实用的临床工具，还加深了对肝癌复发免疫机制的认知，为患者带来了抵御复发的新希望，并为未来的免疫治疗打下了坚实基础。随着TIMES系统的推广应用，肝癌复发的预防和管理有望进入一个新纪元。

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