10X空间转录组学的临床和转化价值

作者，追风少年i~

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我们继续深入探讨空间转录组分析。在空间转录组（ST）与单细胞转录组技术（scRNA-seq）之间的结合中，在人体组织中建立了联系，并揭示了病理特征与其分子变化之间的关系。系统地确定了原位细胞间的分子通信机制及其在时空上的动态变化，并深化了对时空分子医学的理解。于2022年4月1日，《Signal Transduction and Targeted Therapy》作为Nature子刊，在此发表了综述性文章。系统回顾了ST技术和生物信息学方法的发展现状，并评估它们在临床实践中的应用潜力及其转化前景。

空间分辨转录组学技术

ST为理解胚胎发育过程和定义特定发育器官、早期定位和迁移的关键基因提供了重要的洞见。相较于scRNA-seq方法，在ST技术中能够更清晰地观察到发育细胞谱系中细胞的位置及其异质性特征。在ST技术的发展历程中，其代表性的核心技术包括ProximID、seqFISH+、Stereo-seq、sci-Space、STARmap、10×Genomics Visium、Slide-seqV2以及Seq-Scope等方法。

空间转录组技术的发展

该文综述了基于不同理论的ST方法，并具体包括TIVA、FISSEQ等方法。这些技术涵盖了seqFISH及其变体如LCM与APEX-seq等关键分析工具。研究中还涉及到了NICHE-seq分析框架以及相关的HDST与DBiT-seq方法体系

基于不同原理的空间转录组学检测技术流程

空间转录组的生物信息学工具

这个已经非常多了，

ST的代表性生物信息学工具

ST的代表性在线资源

相较于scRNA-Seq的传统聚类方法而言，在ST分析流程中需要更为周延地整合基因表达水平、细胞的空间定位信息以及组织学特征数据三者之间的关联性

空间变异基因（SVG）的识别 在确定细胞类型的位置上具有重要意义。随着ST分辨率的提升，在空间可变基因检测方面已有诸多新方法被开发出来。例如：GLISS、SpatialDE、SOMDE、trendsceek以及SPADE等。

在ST数据分析领域中可以通过scRNA-seq技术系统地推导出每个采样的细胞类型分布情况 为此我们开发了几种用于分析空间数据的去卷积方法 包括SPOTlight spatialDWLS以及[ DSTG (https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDkwODYyOQ&mid=2452644441&idx=1&sn=defa9fdbd3f0bb5c46e6b8ab77df95a3&chksm=8859da6dbf2e53751470edc9dfbcbdbbbaabbddccdbfcfaa7e3ecfbaebd&scene=21#wechat_redirect )等在内的相关工具

针对基于单一分辨率的空间转录测序（ST）数据，在单个采样点上可能同时存在多种类型的细胞。通过整合邻近区域的观测信息以及具有明确形态特征和表型特征的高分辨率图像数据，则可显著提升分析结果的质量。提高基因表达分辨率的关键工具包括BayesSpace 和 XFuse 两种方法。

细胞间的通讯通过调节多种生物过程维持器官/组织内细胞的功能状态及其微环境的稳定状态。配体-受体通路在探索组织中不同类型细胞之间的相互作用以及同一类型细胞内部不同亚群之间的信息传递方面发挥重要作用，并为研究者提供了空间层面的细胞间通信信息来源。开发出了许多工具如GCNG和SVCA等以辅助识别并分析细胞间的通讯机制。

ST在发育和疾病方面的应用潜力

该技术主要用于分析人类及小鼠在神经科学领域中的细胞间连接情况，并结合胚胎发育与病理学研究提供详尽的数据。此外，在斑马鱼等多物种中构建了部分物种（如红原鸡）的组织水平ST图谱，并观察其在不同个体间的差异性及稳定性

跨多个物种的代表性空间转录组学研究

ST在多个领域得到了广泛应用，并成为解析组织分子空间结构的重要工具，在临床医学与基础生命科学研究中都发挥了关键作用 。例如通过高分辨率采样技术如Slide-seq，在单细胞水平捕捉并解析小鼠及人类的空间基因表达模式。STARmap技术深入揭示了三维大脑组织的空间复杂性，在小鼠初级视觉皮层中的约三万零三个细胞中精确标记了二十三种不同的细胞类型。生物体的胚胎发育是一个复杂而动态的过程，在这一过程中由ST技术构建出详细的基因表达分布图谱 。

ST的另一个关键用途在于探究肿瘤内部的异质性特征 ，从而更深入地了解其演变规律及治疗效果。例如通过对邻近区域间质肿瘤微环境中的基因表达梯度进行分析，在前列腺癌中重新分类其异质性表现型。通过从黑色素瘤患者体内获取淋巴结样本，并对其近2200个组织结构域的转录组进行测序研究，则可构建组织内部的转录图景，并鉴定特定区域的关键基因表达谱特征。此外，在乳腺癌病例群体中利用ST方法筛选出两种独特的诊断标志物：一种能有效区分导管原位癌与浸润性导管癌（浸润性导管癌预测准确率为91%），另一种则具有更高的灵敏度（导管癌预测准确率为95%）。值得注意的是，在靶向治疗期间，癌症患者仍需迅速且准确地识别出耐药突变体及其空间相关的特征指标。尽管如此** ST仍可为精准医学提供重要的技术支撑 ** ，但目前由于细胞分辨率及灵敏性的限制，在临床转化过程中仍需进一步优化技术性能

空间转录组学技术主要应用于阐述疾病的空间异质性特征、生物系统的空间转录特征图谱以及胚胎发育过程中各阶段的空间表达模式图谱等

人类样本的代表性ST研究

三维转录组学这一技术为深入探索人类疾病的分子机制和构建临床前疾病模型带来了全新的视角。

神经病学中的ST

神经系统ST为深入理解单个神经元的类型、位置、树突结构、轴突投射及其相应功能提供了独特的视角**（ST）。通过构建基于空间分布的功能失调的大脑ST**图谱（ST），研究人员能够系统地获取有关脑细胞类型及其发育或退化状态的空间信息（spatial information），从而开发新的分子生物标记物/靶点（molecular biomarkers/targets）并揭示潜在的脑疾病机制（brain disease mechanisms）。为了实现这一目标，在数据处理方面采用Fiji “Analyze particles”插件结合ST流程进行操作，并利用基于分层生成概率模型的ST方法对ALS患者小鼠脊髓及死后组织进行基因表达分析（gene expression analysis）。该方法不仅能够区分早期小胶质细胞与星形胶质细胞之间的区域差异（region differences），还能明确ALS模型与患者脊髓病理学之间的转录途径干扰关系（interference relationship between transcription pathways）。动态扫描实验发现，在ALS诱导后小鼠体内约11138个基因的空间分布发生了显著变化；进一步从ALS患者的脊髓样本中鉴定出9624个特定基因（9624 specific genes）。这项深入研究不仅阐明了基因表达在组织中的精确定位及多维分布特征（distinctive features of multi-dimensional distribution），还揭示了退行性疾病的新机理（new disease mechanisms）

ST与scRNA-seq的整合提供了一种创新的研究方法，在动态解析疾病分子机制方面具有显著优势，并为揭示新的空间生物标志物提供了科学依据。这种整合方法被推荐为疾病诊断、病情追踪及治疗效果评估的重要工具，并可有效探索新型空间靶点药物的应用途径。通过ST技术能够清晰描绘血管海绵状瘤中脑内皮细胞的转录多样性及其亚类特征，并深入解析其功能作用机制。研究发现，在血管生成性静脉毛细血管内皮细胞及常驻内皮祖细胞中首次鉴定出与脑海绵状畸形形成相关的基因表达模式，并认为这些细胞可能是导致脑海绵状畸形转归的关键因素之一。阿尔茨海默病（AD）是一种逐渐影响神经系统功能的进行性疾病，在此病症中通过ST图谱分析识别出与应激反应及线粒体功能障碍相关的致病基因群系。在AD模型实验中发现，在早期淀粉样斑块周围的组织切片中ST技术可精确捕捉髓鞘及少突胶质细胞共表达网络的转录变化特征；而在疾病晚期，则呈现出补体系统激活、氧化应激状态以及炎症反应等共表达网络的变化特征。基于ST图谱的空间定义分析方法有助于阐明成年小鼠大脑回路结构与其功能之间的关系，并可为神经元行为调控提供系统性分类依据；通过对不同脑区的空间基因标记分析，则有助于深入理解神经元形态特征、突触连接模式及功能调控网络等基本问题

胚胎发育中的ST

胚胎与干细胞谱系作为研究组织模式及其调控回路的重要案例

ST与scRNA-seq提出新的细胞类型和人类胚胎发育的分子标记

病理学中的ST

立体图像展示了肿瘤与免疫细胞间作用方式的独特性及浸润型免疫细胞间的功能性多样性 。机器学习模型的应用使对肿瘤-免疫相互作用的研究分析能力得到了显著提升 。黑色素瘤患者的淋巴结取材通过显微镜观察可发现其内部空间成分呈现出独特的基因调控模式以及转录谱特性。在肿瘤区域附近观察到的不同淋巴区具有高度一致的功能特性与肿瘤微环境中的表现相似。通过空间定位技术我们得以深入解析肿瘤进展转移所涉及的关键分子调控机制并识别出潜在治疗靶点。牙周病患者的显微镜切片分析表明炎症区域特定极性斑块中的基因为显著上调这可能是慢性炎症性牙周病发生发展的核心机制之一。对于心肌疾病患者而言其胎儿心肌组织中存在显著的空间分布特征能够帮助我们更好地理解病理过程并制定针对性治疗方案。

tumor 内部以及 tumor 间的异质性显著关联于 tumor 的扩展、基因变化以及 tumor 细胞在肿瘤微环境中的相互作用，并与其进展及复杂性存在密切关联。 系统绘制了不同疾病在特定组织（如脑组织、脊髓组织、乳腺癌、皮肤恶性黑色素瘤、前列腺癌、牙龈组织、胰腺组织及人类心脏组织）中的 ST 图谱。

该技术在探索感染性疾病发病机制方面展现出显著的应用潜力。通过整合scRNA-seq数据与不同时间点的小鼠回肠及心脏组织样本的空间转录组学（ST）数据，研究者成功构建了反映心肌炎病毒感染进程中动态变化特征的模型体系，并深入解析了心肌炎病毒感染进程中的动态特征。该方法不仅能够系统性地揭示心肌炎症相关基因表达调控网络的关键节点及其调控关系网络模型，并且能够构建反映不同细胞类型空间特异性异质性的网络模型，并揭示了病毒介导的细胞间相互作用机制。

时空多组学与跨组学会揭示该疾病更深入的理解见解。
必须采取更多措施以定义表达靶蛋白的定量分析以及其时空定位信息等关键特征，并需研究突变体及其剪接异构体等变异形式。
为了提升创新性与标准化水平，在实验设计中需优化通量（每次实验捕获的具体样本数量）以及提高检测精度（单个细胞内可解析基因数目）。
空间跨组学会成为ST领域的一项新兴研究方向，在同一标本中可同时测定染色体结构特征及染色质状态等多种分子标记信息。
基于云计算与人工智能开发的数据解析工具能够帮助科学家轻松解读复杂的时空数据。
随着测序技术及辅助工具的发展趋势以及相关试剂盒产品性能的进步，
相关技术的成本将进一步下降，
从而使得时空分子病理学方法有望逐步应用于临床诊断及治疗效果评估中。

炎症性疾病中的ST

根据外部刺激、发育方向、肿瘤转移阶段以及肿瘤微环境中界面状态的细胞特征，在组织内形成细胞团及其亚类型，并呈现不同的空间梯度特征。这种差异性反映了肿瘤微环境中的空间细胞间通讯机制所蕴含的功能网络信息以及宿主-病原体相互作用的详细动态。例如，在慢性炎症性疾病中如类风湿性关节炎中存在特异性的免疫细胞调控机制和组织多样性特征（ST），其中包括过表达CD3E、CXCL9、CXCL13和LTB等特定基因表达。而在脊椎关节炎模型中，则观察到POSTN、COMP、CILP2和PRG4等基因与关节软骨再生率相关联

ST 临床应用的潜在挑战

由于基因表达在生物过程中呈现复杂的空间动态特征,因此研究疾病发生发展中的空间异质性及其利用ST技术精确定位基因、蛋白质及细胞类型和病变组织变得至关重要

ST图谱技术能够清晰展示三维分子表型及其相关数据信息。在心力衰竭患者的成人心脏活检样本中发现胎儿基因的空间表达特征与胎儿心肌组织具有相似性特征

肿瘤微环境模拟图

ST技术在临床中的应用高度依赖于ST图表的关键特性 ，包括其匹配性、可重复性和稳定性等特征；同时受疾病本身的复杂程度、严重程度以及分期等因素的影响。在多细胞基因调控网络中 ，通过ST图表分析发现** ST图谱中的57个斑块诱导基因逐渐形成一个调控网络** 。β-淀粉样斑块的沉积过程可能在疾病进程中起到触发或驱动的作用** ，这一现象部分原因在于多细胞协同作用所引发的神经退行性机制的存在** 。尽管存在动物与人类之间以及模型与疾病之间的分子特征与形态表型的不同 ，但如何将临床前研究结果转化为实际临床应用仍面临诸多挑战

深入探讨了ST的技术瓶颈及其对临床应用的影响

伴随着新型ST技术的迅速发展，在数据采集方面持续进步的同时，在分辨率、灵敏度、通量和可及性等方面遇到的挑战正在逐步得到解决。ST与石蜡包裹组织相容性良好，并为生物库中采集样本提供回顾性分析的可能性。这些进展将使我们系统地检测多种组织并重建其三维空间结构下的基因表达模式。改进型ST将进一步深化我们对生物体发育过程的理解，并为其临床医学中的早期疾病检测和精准靶向治疗提供理论依据。值得注意的是，在多技术协同应用方面仍需满足临床需求的要求。因此有理由相信，在持续提升ST分辨率的同时兼顾单细胞分辨灵敏度方面取得突破将推动临床实践并改善患者预后

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