它不是在图片上画一个圆，然后把圈里的细胞简单数一遍。

一句话理解  20 μm 邻近分析不是简单圈选计数，而是先建立细胞配对，再从“平均配对数量”和“邻近覆盖范围”两个角度解释空间结构。

01｜先把分析规则说清楚

真正开始之前，至少要先回答 5 个问题：

·谁是中心细胞？

·谁是周围细胞？

·距离从细胞中心、细胞核还是边界计算？

·一个中心细胞对应多个免疫细胞时怎么统计？

·最终结果在细胞、ROI 还是患者层级比较？

图1｜20μm邻近分析的基本逻辑：以中心肿瘤细胞为圆心，连接阈值范围内的目标免疫细胞

02｜20 μm 是怎么来的？

20 μm 不是所有肿瘤项目都通用的“标准答案”，而是这篇研究预先设定的分析范围。论文参考既往胃癌研究，希望在这一距离内捕捉更可能发生近距离接触的肿瘤细胞和免疫细胞。

这篇论文采用的是细胞核到细胞核的距离。如果换成细胞中心到中心、细胞边界到边界，或者先按肿瘤区和间质区分别计算，进入 20 μm 范围的细胞对都可能发生变化。

所以真正需要复现的，不只是“20 μm”这个数字，还包括距离起点、组织区域、目标细胞和统计层级。

一项CLDN18.2阳性胃癌研究使用15-marker 多重免疫组化(mIHC)，分析了80例FFPE全组织切片中的免疫细胞组成和空间分布。

图 2｜研究设计与 mIHC 空间分析流程：从样本采集、染色与 ROI 选择，到细胞亚型识别和组间比较

03｜两个核心指标怎么看？

论文以肿瘤细胞为中心，在 20 μm 半径内与周围免疫细胞配对，并使用了两个很值得拆解的指标👇

图 3｜20 μm 细胞配对规则、两类邻近指标及 CLDN18.2 阳性/阴性组的空间比较

3.1｜有效得分（effective score）

计算方式可以理解为：

计算式  20 μm 内形成的肿瘤—免疫细胞配对边数 ÷ 中心肿瘤细胞数

它回答的是：平均每个中心肿瘤细胞附近，有多少目标免疫细胞。

3.2｜有效比例（effective percent）

计算方式是：

计算式  至少与 1 个目标免疫细胞配对的肿瘤细胞数 ÷ 全部中心肿瘤细胞数

它回答的是：有多少比例的肿瘤细胞，周围出现过目标免疫细胞。

3.3｜用示意数字算一遍

用论文示意图里的数字举例：

·6 个中心肿瘤细胞一共形成 10 条配对边，有效得分就是 10 ÷ 6 = 1.67；

·其中 5 个肿瘤细胞至少有 1 个免疫细胞邻居，有效比例就是 5 ÷ 6 = 83.3%。

同一张空间图，由此得到两个互补视角：一个看平均配对数量，一个看邻近覆盖范围。

04｜为什么不能只用一个指标？

因为相同的“平均邻近细胞数”，可能对应完全不同的空间结构：

一种是少数肿瘤细胞周围聚集了很多免疫细胞；另一种是大量肿瘤细胞周围都分布着少量免疫细胞。

把有效得分和有效比例放在一起，才能进一步区分“局部高密度”和“广泛邻近”。

图 4｜两种不同的空间结构：局部高密度与广泛邻近

把两个指标放在一起，可以形成四种直观的空间解释：

·有效得分高、有效比例高：邻近范围广，而且平均邻近细胞较多；

·有效得分高、有效比例低：配对集中在少数肿瘤细胞周围，呈局部高密度；

·有效得分低、有效比例高：很多肿瘤细胞附近都有目标细胞，但每个周围数量不多；

·两个指标都低：目标细胞与肿瘤细胞的近距离配对整体较少。

解读边界  这些组合描述的是空间结构，不能单凭“靠得近”就判断细胞已经发生激活、抑制或其他功能互作。

05｜常见误区与复核清单

5.1｜这类分析最常见的坑

·中心细胞和周围细胞定义不清

·marker panel 无法可靠区分目标免疫亚型

·直接照搬论文的 20 μm，没有结合自己的研究假设

·把每一条细胞配对边当成独立样本

·把空间邻近直接解释成功能互作

5.2｜一套可复核的分析应保留什么？

一套可复核的 20 μm 邻近分析，也不应该只交付一张连线图。通常还需要保留：

·每个细胞的表型、坐标和所属 ROI

·哪些细胞在阈值内形成了配对

·每个 ROI 的有效得分与有效比例

·ROI、切片及患者层级的汇总结果

细胞可以有成千上万个，但真正进行组间比较时，仍要回到样本或患者层级，避免把同一患者的细胞当成大量独立样本。

06｜项目开始前，先把 6 件事对齐

所以，胃癌 CLDN18.2 的 mIHC / mIF 空间分析，建议提前把这些信息放在一起：

·目标细胞对

·marker panel

·肿瘤区、间质区或其他 ROI

·固定半径的依据

·样本量和分组

·希望得到的论文图表

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