检测CLDN18.2时，一个容易引起误解的现象是：它不只出现在胃癌组织中，在邻癌正常胃黏膜里也可能有中到强表达。

既然肿瘤区和邻癌区都能染到CLDN18.2，单看“阳性”还有意义吗？

答案不是取消检测，而是把问题问得更准确：CLDN18.2表达在哪个组织区室？与哪些细胞共存？这些细胞离肿瘤细胞有多近？

一项纳入80例胃癌患者的多重免疫组化研究显示，CLDN18.2在肿瘤核心区与邻癌正常区不仅表达水平可能不同，所对应的免疫微环境、空间邻近关系和预后信息也不相同。若把两类区域混在一起计算，一个总阳性率很可能掩盖真正具有生物学意义的差异。

图1｜为什么CLDN18.2分析需要保留组织位置。 左侧示意肿瘤核心区，中间为浸润过渡区域，右侧为结构较规则的邻癌胃黏膜。红色膜信号在肿瘤细胞和正常上皮中都可能出现，但细胞结构、免疫细胞组成及邻近关系不同；白色圆环示意以目标细胞为中心的空间邻域分析。

一、为什么正常胃黏膜也会表达CLDN18.2？

CLDN18.2是胃黏膜上皮紧密连接相关蛋白。正常情况下，它位于上皮细胞之间的紧密连接复合体中，抗体可接近的表位相对受限。胃上皮发生恶性转化并失去细胞极性后，CLDN18.2可能暴露在肿瘤细胞表面，因此成为抗体、双特异性抗体或CAR-T等治疗策略关注的靶点。

这意味着“组织里检测到蛋白”和“活体中治疗分子能够同等程度接近该表位”不是同一个问题。常规IHC或多重IHC在固定、切片和抗原修复后观察的是组织中的表达信号，不能仅凭染色阳性直接推断体内靶点可及性或治疗安全窗。

Jia等人的研究也观察到，邻癌正常组织中的CLDN18.2阳性比例整体呈高于肿瘤组织的趋势。这个结果并不等于“邻癌组织比肿瘤更适合作为治疗靶区”，而是提示：如果不保留组织结构，只汇总整张切片的表达量，就可能把正常上皮信号与肿瘤细胞信号混为一谈。

图2｜同一病例的肿瘤区与邻癌正常区CLDN18.2表达并不等同。 上图为配对病例的区域比较，下图为总体比较；论文观察到邻癌正常区的CLDN18.2阳性比例高于肿瘤区。截取自Jia et al., 2022, Figure 2A；红蓝连线代表论文中的配对样本数据。

二、这项研究是怎样做组织分区的？

研究纳入80例胃癌患者的治疗前FFPE样本，其中60例接受过抗PD-1/PD-L1治疗。研究团队使用多重免疫组化同时标记CLDN18.2及CD4、CD8、CD20、CD66b、CD68、CD163、PD-1、PD-L1、TIM-3、LAG-3、FoxP3、CTLA-4、HLA-DR和STING等指标。

在图像分析前，两位病理医生先在全切片扫描图像上划分两个主要区室：

• 肿瘤核心区（tumor core，TC）

• 邻癌正常区（normal region，N）

两者并非直接相接，中间由约1–1.5 mm宽的浸润边缘分隔。研究者随后在肿瘤核心区和正常区内，使用930 × 700 μm的固定视野选取尽可能多且互不重叠的ROI，并对染色质量进行复核。

这一步非常关键。它先用病理结构回答“这是哪里”，再在各自区室内回答“有哪些细胞、比例是多少、彼此距离多远”。如果顺序倒过来，邻癌腺体、肿瘤细胞和浸润边缘可能被一起纳入同一个统计口径。

图3｜论文研究流程。 研究从80例胃癌患者的治疗前样本出发，经过多重免疫组化、高分辨率扫描、两位病理医生选择ROI、细胞亚型识别和空间分析，再比较CLDN18.2阳性组与阴性组的免疫微环境。截取自Jia et al., 2022, Figure 1；图中100 μm为原论文代表性图像的比例尺。

三、同样是CLDN18.2阳性，肿瘤区和邻癌区提供的信息并不一样

研究沿用FAST试验标准，将肿瘤细胞中膜染色强度≥2+且比例≥40%定义为CLDN18.2阳性。80例样本中有42例达到这一标准。

在肿瘤核心区，较高CLDN18.2表达与更晚的诊断分期和较差的肿瘤分化相关。研究队列中，CLDN18.2阳性还与较短的总生存期相关；在接受抗PD-1/PD-L1治疗的60例患者中，CLDN18.2阳性组的免疫治疗相关总生存期也更短。

但当研究者单独分析邻癌正常组织中的CLDN18.2表达，或比较肿瘤与配对正常组织的表达关系时，并未观察到相同的生存差异。

这说明预后信号不是来自“这张切片上CLDN18.2很多”这一笼统事实，而是与肿瘤核心区内的CLDN18.2状态相关。若不分区，正常胃黏膜本身较强的CLDN18.2信号可能稀释、放大甚至误导肿瘤相关判断。

需要强调的是，这是一项单中心、回顾性队列研究。上述关联不能被直接解释为CLDN18.2导致了更差预后，也不能单独用于临床治疗决策。

四、分区后看到的，不只是表达量差异，还有两套免疫生态

研究进一步比较了CLDN18.2阳性与阴性样本的免疫细胞构成。

在肿瘤核心区，CLDN18.2阳性组中总CD8+ T细胞，以及CD8+LAG-3-、CD8+PD-1-、CD8+TIM-3- T细胞比例更高。例如，CD8+PD-1- T细胞占比为0.039对0.026（P=0.009），CD8+LAG-3- T细胞为0.050对0.035（P=0.024），CD8+TIM-3- T细胞为0.045对0.032（P=0.038）。中性粒细胞比例也更高，为0.081对0.055（P=0.031）。

邻癌正常区则呈现另一种组合。CLDN18.2阳性的邻癌正常组织中，CD4+FoxP3+ Treg、CD4+PD-L1+ T细胞和中性粒细胞更加丰富；淋巴细胞上的PD-1/PD-L1表达比例也更高。

因此，肿瘤核心区的“CLDN18.2阳性”与邻癌正常区的“CLDN18.2阳性”，并不是同一种组织状态的重复测量：

分析区室	论文观察到的主要特征	能回答的问题
肿瘤核心区	更多CD8+ T细胞及多类PD-1-/LAG-3-/TIM-3- T细胞，中性粒细胞增加	肿瘤内部的免疫浸润、免疫治疗相关结局与潜在细胞效应环境
邻癌正常区	Treg、CD4+PD-L1+ T细胞和中性粒细胞增加，淋巴细胞PD-1/PD-L1表达较高	肿瘤周边组织的免疫调节状态与潜在脱靶/安全性研究线索

 

这也是多重检测比单标检测多走的一步：它不仅告诉我们CLDN18.2在哪里，还能说明同一区域内有哪些免疫细胞，以及这些细胞处于怎样的表型状态。

五、为什么“细胞离得近不近”还要单独计算？

细胞比例相同，并不代表细胞之间有相同的作用机会。

两张切片都可能含有10%的CD8+ T细胞：一张的T细胞聚集在远离肿瘤的间质中，另一张则有大量T细胞贴近肿瘤细胞。只统计占比时，两者看起来相似；加入空间距离后，生物学含义完全不同。

该研究以肿瘤细胞为中心，在20 μm半径内建立肿瘤细胞与周围免疫细胞的配对网络，并使用两个指标描述空间关系：

• Effective score：平均每个肿瘤细胞配对到的免疫细胞数量；

• Effective percent：至少与一个目标免疫细胞配对的肿瘤细胞，占全部肿瘤细胞的比例。

图4｜20 μm邻域中的细胞配对与两个空间指标。 论文以肿瘤细胞为中心，将20 μm范围内的目标免疫细胞建立配对关系。示例中，effective score为边数除以中心肿瘤细胞数，effective percent为至少形成一次配对的中心肿瘤细胞比例。截取自Jia et al., 2022, Figure 4A；图中数值用于解释指标定义，并非本文队列比较结果。

在CLDN18.2阳性肿瘤中，肿瘤细胞周围的CD8+PD-1-、CD8+LAG-3-和CD8+TIM-3- T细胞平均数量更高。以CD8+PD-1- T细胞为例，effective score为0.16对0.09（P=0.011）；至少被一个CD8+PD-1- T细胞邻近的肿瘤细胞比例为10.79%对6.60%（P=0.015）。

而在邻癌正常区，研究只观察到CLDN18.2阳性组织中CD8+PD-1+ T细胞和中性粒细胞的effective score升高。再次说明，即使使用同一个空间指标，结果也依赖于先把组织区室划分清楚。

六、不分区分析，最容易出现哪三类误判？

1. 把正常上皮信号当成肿瘤靶点负荷

邻癌胃黏膜可表达CLDN18.2。若只输出整张切片阳性面积或平均强度，无法判断信号究竟来自肿瘤细胞还是正常腺体。

2. 用一个总阳性率替代预后相关信息

该研究中的生存差异与肿瘤核心区CLDN18.2状态相关，而在邻癌正常区没有复现。全切片混合指标可能降低肿瘤区信号的解释力。

3. 把两套免疫微环境平均成一套

肿瘤区更突出多类CD8+ T细胞，邻癌区则显示更多Treg和CD4+PD-L1+ T细胞。混合统计可能让这些方向不同的变化相互抵消，最终只剩下一个看似“无差异”的平均值。

七、一个可执行的CLDN18.2空间分析框架

如果研究目标不只是判断CLDN18.2是否表达，而是解释其免疫环境或治疗相关意义，可以按照以下层级组织分析：

1. 先定义组织区室：至少区分肿瘤核心、浸润边缘和邻癌正常组织，并记录坏死、黏液、折叠等排除区域。

2. 再做区域内表达定量：分别计算CLDN18.2阳性细胞比例、膜染色强度及空间异质性，不用全切片均值替代肿瘤细胞结果。

3. 在同一区域内完成细胞表型：用谱系marker与功能marker区分T细胞、B细胞、巨噬细胞、中性粒细胞及其功能状态。

4. 最后加入空间关系：根据研究机制预先设定距离阈值，计算最近邻、邻近比例、细胞对或空间邻域。

5. 按患者而不是按ROI完成统计推断：ROI是取样单位，患者才是主要生物学独立单位；需要避免把同一患者的多个ROI当成多个独立病例。

对于真实项目，区室边界、阳性阈值和距离阈值都应在分析前定义，并由病理医生进行质量复核。不同研究的取材方式、抗体克隆、扫描平台和算法不同，论文中的40%阳性阈值与20 μm距离不能未经验证直接照搬。

结语

CLDN18.2在肿瘤和邻癌组织中都能表达，恰恰说明空间信息不能被省略。

真正有解释力的结果不是“这张切片CLDN18.2阳性”，而是：

哪一类细胞在什么组织区室表达CLDN18.2，这个区室中有哪些免疫细胞，以及它们是否真正靠近肿瘤细胞。

从单个阳性率走向“组织分区—细胞表型—空间邻近”的分层分析，才能把CLDN18.2染色信号转化为更可靠的肿瘤免疫微环境证据。

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