深夜的神经外科办公室，医生盯着MRI片子眉头紧锁：一位胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）患者的肿瘤，在短短两个月内竟从额叶扩散到了颞叶。GBM是颅内发病率最高的恶性脑肿瘤，即使经过最大程度的安全切除手术，并辅以放化疗和电场治疗，患者的中位生存期仍不足2年。我们总以为肿瘤只是靠“野蛮生长”来挤压脑组织，却很少思考：它究竟是如何在大脑这个精密的网络中，实现如此高效侵袭的？

近期，海德堡大学医院Frank Winkler团队在《Cell》杂志上发表了一篇题为“Glioblastoma hijacks neuronal mechanisms for brain invasion”的研究。该团队将纵向3D活体成像与单细胞RNA测序（scRNA-seq）相结合，发现了一个独特的GBM细胞亚群。这些细胞在转录水平上呈现神经元和神经祖细胞样状态；它们不与其他肿瘤细胞或星形胶质细胞建立连接，却能接受神经元的突触输入，通过劫持神经元的迁移和信号机制来驱动脑内侵袭。今天，我们就结合这项研究，一步步拆解GBM的“入侵密码”。

1. 基于间隙连接通透性染料的功能分型：连接型与未连接型GBM细胞

为了在活体层面解析GBM细胞的功能异质性，研究者首先建立了一套将纵向3D活体成像与单细胞转录组测序（scRNA-seq）相结合的工作流程。他们利用间隙连接通透性染料SR101，对患者来源的异种移植模型（PDX）中的GBM细胞进行标记。结果显示：通过肿瘤微管（Tumor Microtubes, TM）和间隙连接在解剖学上相互连接的GBM细胞能够摄取SR101，并让染料动态扩散至整个肿瘤细胞网络（称为“连接型”，connected TUM/AC）；而缺乏解剖学连接的GBM细胞几乎不摄取SR101（称为“未连接型”，unconnected TUM/AC）。活体钙成像进一步显示，连接型细胞表现出多细胞协同的钙活动事件，提示该亚群存在功能连接；而未连接型细胞的钙活动则局限于单个细胞内部。

接下来，研究者通过延时活体双光子显微镜对这两类细胞进行了长达数十小时的追踪。结果显示：未连接型GBM细胞表现出明显的侵袭行为，而连接型GBM细胞基本保持静止。定量分析证实，未连接型细胞的迁移速度显著高于连接型细胞。此外，未连接型细胞的TM数量更少，且输入电阻显著高于连接型细胞，这与缺乏间隙连接耦合的电生理特征相一致。综上表明，驱动肿瘤在脑内弥漫性侵袭的“先锋军”，正是那些不与其他肿瘤细胞或星形胶质细胞建立连接的GBM细胞。

(图1 未与其他肿瘤细胞或星形胶质细胞连接的GBM细胞驱动肿瘤侵袭)

2. 侵袭性GBM细胞的分子身份：神经元样与神经祖细胞样状态

为了在分子层面解析这两类功能亚群的差异，研究者通过流式分选获取了GFP/SR101标记的GBM细胞，并进行scRNA-seq分析。结果显示，在三个PDX模型中，连接型与未连接型细胞均可通过基因表达谱被明确区分。伪时间轨迹分析进一步揭示，细胞的转录状态呈现出从未连接型向连接型有序过渡的趋势。结合活体成像中“随着肿瘤细胞密度增加，连接型细胞比例逐渐上升”的定量证据，上述数据支持了如下的演化模型：未连接型GBM细胞作为“先锋”率先定植于新的脑区，随后逐渐与其他GBM细胞及星形胶质细胞建立连接，最终转变为连接型细胞状态。

功能状态的富集分析为上述模型提供了分子层面的佐证。未连接型细胞显著富集神经元（NEU）及少突胶质细胞前体/神经前体（OPC/NPC）样细胞状态，并呈现出神经发育相关的转录特征。相比之下，连接型细胞则富集间充质样（MES-like）、星形胶质细胞样及损伤反应相关的转录特征。值得注意的是，既往研究曾认为MES样状态主导了GBM的侵袭，但本研究发现，MES样细胞主要富集于连接网络密集的肿瘤核心区，而真正的侵袭前沿实际上是由神经元样、未连接型的细胞驱动的。这一结果对既有观点进行了重要修正。

(图2 类神经元细胞状态调控脑肿瘤的侵袭)

3. DeepISTI揭示的亚细胞侵袭动力学：神经元迁移样机制

为了在亚细胞水平解析GBM的侵袭机制，研究者建立了一套基于深度学习图像恢复的活体亚细胞延时成像流程（DeepISTI）。该方法显著提升了活体双光子显微镜的信噪比与空间分辨率，为后续的自动化图像分析奠定了基础。基于此，研究者首先对单个GBM细胞的不同结构区室进行了定量形态学分析，以明确它们对细胞总体积和表面积的贡献。结果显示，肿瘤微管（TM）构成了GBM细胞体积和表面积的主要部分，并且是肿瘤细胞与脑内神经元相互作用的主要结构位点。

在后续的动态追踪中，研究者对未连接型GBM细胞进行了数小时的连续成像，解析了其TM与胞体的运动模式，共鉴定出三种主要的侵袭机制：分支迁移（branching migration）、胞体运动（locomotion）和易位（translocation）。其中，分支迁移表现为TM的广泛分支、伸出和回缩，是TM周转率最高且最为普遍的侵袭机制；胞体运动常见于单极或双极细胞，表现为前导TM伸出并引导胞体跟随；易位则表现为TM稳定锚定后，胞体顺着TM缩短的方向移动。值得注意的是，上述三种机制与发育过程中神经元祖细胞的迁移方式高度相似。此外，对TM生长步长的统计分析显示，其步长分布呈现“重尾”特征，符合Lévy样运动（Lévy-like motion）——这是一种被认为能在稀疏环境中实现高效搜索的随机运动模式。

(图3 异质性的细胞胞体和跨膜机制驱动肿瘤侵袭)

(图4 脑肿瘤侵袭的神经元样细胞机制)

4. 神经元活动驱动TM形成与生长：突触输入的直接证据

为了验证神经元活动是否调控TM的动态变化，研究者通过两种方式调节了神经元的活动水平：改变异氟烷麻醉深度，以及利用光遗传学激活皮层神经元。结果显示，神经元活动的增强显著增加了未连接型GBM细胞的TM分支事件数和TM周转率。同时，TM运动的平均步长和Lévy样运动的扩散速度均显著加快，最终导致GBM细胞的整体侵袭速度大幅提升。

在上述功能发现的基础上，研究者进一步探究了神经元调控GBM侵袭的结构基础。通过相关光镜与电镜（CLEM）技术对PDX模型中的GBM细胞进行三维超微结构重建，研究者在未连接型GBM细胞的TM上明确鉴定出了“神经-胶质瘤突触”（neuron-glioma synapses）。为了验证这些突触的功能性，研究者对未连接型GBM细胞进行了全细胞膜片钳记录，成功记录到了自发性兴奋性突触后电流（EPSC），证实了功能性的谷氨酸能突触输入直接作用于侵袭性肿瘤细胞。进一步对突触动态的分析表明，这些突触在未连接型GBM细胞上多为短暂存在，提示其主要功能在于提供瞬时的迁移驱动信号，而非维持长期稳定的连接。

(图5 神经元活动刺激侵入性TM的形成和生长)

5. 钙瞬变与AMPAR：神经元信号的下游转换器

为了解析神经元活动向细胞内运动指令转化的机制，研究者在GBM细胞中建立了三维活体钙成像系统。结果显示，通过光遗传学激活神经元，显著增加了GBM细胞内钙事件的面积与频率。为了验证钙信号的因果作用，研究者使用钙螯合剂BAPTA-AM清除了GBM细胞内的钙瞬变，结果导致TM的生成及细胞的侵袭能力均被显著抑制。进一步通过单细胞转录组调控网络分析，研究者将cAMP反应元件结合蛋白（CREB）鉴定为依赖神经元活性的下游转录因子。使用CREB抑制剂666-15处理后，TM的生成和细胞侵袭同样显著减少。

在上述钙信号通路研究的基础上，研究者进一步探究了谷氨酸受体的具体亚型。空间转录组及单细胞转录组分析显示，AMPA型谷氨酸受体（AMPAR）的基因表达在肿瘤边缘（即侵袭活跃区）显著富集，并且在未连接型及神经元样细胞状态中呈高表达。在神经元-GBM共培养体系中，记录到自发性EPSC的GBM细胞（即接受了功能性突触输入的细胞）表现出更长的TM及更多的分支和丝状伪足。为了验证AMPAR的功能必要性，研究者构建了表达显性负性AMPAR（dnGluA2）的GBM细胞，结果显示其TM总长度和分支点数均显著减少。最后，研究者使用FDA已批准的AMPAR抑制剂吡仑帕奈（perampanel，一种抗癫痫药物）对荷瘤小鼠进行治疗，发现TM长度、分支点数及细胞侵袭速度均显著下降。上述结果有力地支持了AMPAR作为干预GBM侵袭的潜在治疗靶点。

(图6 不同的钙瞬变模式介导GBM细胞的侵袭)

(图7 对AMPA受体的药理学和遗传学干预可抑制TM相关的侵袭性机制)

总结：三层神经元特征驱动GBM脑内侵袭

综合上述发现，本研究揭示了GBM脑内侵袭的三层神经机制，依次从分子表型、细胞行为到突触信号整合，构成了一个完整的“劫持”链条：

第一层，分子细胞状态的转换。侵袭前沿的GBM细胞并非既往认为的间充质样（MES-like），而是被转录重编程为神经元样和神经祖细胞样状态。

第二层，细胞运动机制的模仿。这些细胞采用了与发育中神经元祖细胞高度相似的分支迁移及Lévy样随机运动策略。

第三层，突触电信号的整合。肿瘤细胞通过“神经-胶质瘤突触”接收神经元的谷氨酸能输入，激活AMPAR-CREB-钙信号通路，直接驱动TM的形成与生长。

这三层机制层层递进，完整阐释了GBM是如何劫持神经元机制来实现脑内侵袭的。

这一发现不仅对既往“MES样细胞主导侵袭”的观点进行了重要修正，还将肿瘤细胞状态、连接性与侵袭功能直接关联了起来。在临床转化层面，AMPAR抑制剂吡仑帕奈（perampanel）在动物模型中显著抑制了TM的生成和肿瘤的侵袭速度，为“老药新用”提供了坚实的实验依据。

当然，仍有若干关键问题有待后续研究去解答：未连接型与连接型细胞之间是否存在更多的中间过渡状态？“神经-胶质瘤突触”是否也参与了肿瘤的治疗抵抗？靶向AMPAR能否在GBM患者的临床试验中真正转化为生存获益？

解答上述问题，正是通往临床转化之路的下一程。而在这条路上，这项研究已经为我们亮起了第一盏灯。

参考文献

Venkataramani V, Yang Y, Schubert MC, et al. Glioblastoma hijacks neuronal mechanisms for brain invasion. Cell. 2022;185(16):2899-2917.e31. doi:10.1016/j.cell.2022.06.054

作者：李丰组 徐梦潞