通过有序合作，不同类型的细胞共同维持人体特定的结构和功能。然而，对于这些细胞如何在组织层面稳定合作，共同执行高级功能，仍然缺乏系统的认识。这种空白不仅限制了对组织稳态机制的理解，也成为分析癌症等疾病发生和发展的关键障碍。

五月二十八日，北京大学生物医学创新中心(BIOPIC)张泽民研究小组在《自然》中发表了一篇研究论文。中国科学院论文作者、院士张泽民告诉《中国科学报》，该研究以组织层面的多细胞协同模式为重点，创新性地提出了“跨组织细胞模块”的科学概念，并建立了识别细胞模块的计算框架。研究整合了大规模单细胞转录组的公共数据，系统识别了跨组织细胞模块，深入分析了其时空动态特征、内部控制关系、功能表型关系以及肿瘤进展过程中的动态重塑过程。

张泽民说:“这一成果为研究多细胞协同机制提供了新的理论框架和分析工具，有助于加深我们对组织稳态和复杂疾病网络机制的理解。

北京大学BIOPIC/生命科学学院博士后石强介绍，该研究将“细胞模块”的概念形式化为细胞共现网络，并建立了计算框架。 CoVarNet 用来识别细胞模块网络。依托跨组织单细胞图谱的构建，CoVarNet 共鉴定出 12 具有特定细胞组成和组织分布特征的细胞模块。这些结果揭示了组织之间不同细胞模块的特异性分布模式和潜在功能联系，为进一步分析多细胞协同机制提供了结构化的基本框架。

此外，该研究还系统分析了细胞模块的空间分布和内部控制特征。结果表明，与含有丰富基质和内皮细胞的模块相比，含有丰富淋巴细胞的模块具有更高的空间聚集性，其分泌的信号分子类型相对有限，这表明空间的相邻性可能会提高细胞之间通信的选择性和效率。结果表明，细胞的功能状态不仅由内部身份决定，还受到模块所处微环境的深刻影响。

该研究系统分析了细胞模块与个体表型之间的关系，并揭示了许多具有生物学意义的模型。以年龄为变量，在脾脏中观察到两个免疫细胞模块随着年龄的增长呈现出相反的趋势。同样，免疫细胞亚群的频率和转录因子在这些模块中的活性也发生了协调变化。因此，从分子、细胞到多细胞网络的层面揭示了人体衰老过程中的高度协调。

此外，研究进一步探讨了健康组织向肿瘤演变过程中多细胞协同模式的动态变化。分析表明，组织特异性健康细胞模块在肿瘤进展中逐渐减弱，而与癌症共享相关的跨癌模块呈现出一致性增强的趋势。基于这一发现，作者从多细胞协同的角度提出了肿瘤进展的细胞网络模型。这一结果表明，不同的癌症种类在进化过程中可能会共享一套通用的微环境重塑路径，为了理解癌症的共同机制提供了新的理论视角。

张泽民说:“这个研究系统描绘了人体健康和疾病状态下多细胞协同模式的全貌，在细胞表型和组织功能之间构建了一座新的桥梁。通过引入“细胞模块”的概念和发展 CoVarNet 框架，研究不仅提出了识别多细胞合作结构的理论和方法体系，还为组织稳态调控、再生医学和疾病干预提供了新的研究视角。同时，构建的大规模跨组织和单细胞泛癌图将成为相关领域不断探索的重要数据资源。"