空間轉(zhuǎn)錄組解析腫瘤免疫微環(huán)境演講人01引言：腫瘤免疫微環(huán)境研究的空間維度革命02空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)：從“基因表達”到“空間地圖”的跨越03空間轉(zhuǎn)錄組在TIME解析中的核心應(yīng)用04挑戰(zhàn)與展望：空間轉(zhuǎn)錄組在TIME研究中的未來方向05總結(jié)：空間轉(zhuǎn)錄組引領(lǐng)TIME研究進入“空間時代”目錄空間轉(zhuǎn)錄組解析腫瘤免疫微環(huán)境01引言：腫瘤免疫微環(huán)境研究的空間維度革命引言：腫瘤免疫微環(huán)境研究的空間維度革命腫瘤免疫微環(huán)境（TumorImmuneMicroenvironment,TIME）作為腫瘤發(fā)生、發(fā)展、轉(zhuǎn)移及治療響應(yīng)的核心調(diào)控系統(tǒng)，其復(fù)雜性遠超傳統(tǒng)認知。TIME中免疫細胞、基質(zhì)細胞、腫瘤細胞及細胞間信號分子的空間分布與互作網(wǎng)絡(luò)，共同決定了免疫編輯的進程、免疫治療的響應(yīng)率及患者預(yù)后。然而，傳統(tǒng)研究方法（如bulk轉(zhuǎn)錄組、免疫組化）受限于空間分辨率或細胞異質(zhì)性解析能力，難以精準描繪TIME的“空間地圖”。例如，免疫組化雖能標記特定蛋白表達，但無法同時獲取多基因譜系；單細胞轉(zhuǎn)錄組雖能解析細胞亞群，卻丟失了細胞在組織原位的空間坐標信息。我曾在一項針對非小細胞肺癌（NSCLC）的研究中深刻體會到這一局限：通過bulk轉(zhuǎn)錄組發(fā)現(xiàn)腫瘤組織中“T細胞浸潤相關(guān)基因”高表達，但臨床樣本免疫組化卻顯示CD8+T細胞僅分布于腫瘤邊緣，引言：腫瘤免疫微環(huán)境研究的空間維度革命而腫瘤核心區(qū)域幾乎無浸潤——這種“空間異質(zhì)性”正是傳統(tǒng)技術(shù)無法捕捉的關(guān)鍵信息。直到空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)的出現(xiàn)，我們才得以在保留組織原位空間坐標的前提下，同時獲取數(shù)千個基因的表達譜，從而從“空間維度”重構(gòu)TIME的復(fù)雜生態(tài)。本文將從空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)原理出發(fā)，系統(tǒng)闡述其在TIME細胞類型鑒定、細胞互作網(wǎng)絡(luò)、異質(zhì)性解析及臨床轉(zhuǎn)化中的應(yīng)用，并探討當前挑戰(zhàn)與未來方向，旨在為腫瘤免疫微環(huán)境研究提供“空間視角”的整合分析框架。02空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)：從“基因表達”到“空間地圖”的跨越空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)：從“基因表達”到“空間地圖”的跨越空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)通過將組織切片與空間捕獲芯片（如Visium）、多重原位雜交（如MERFISH、seqFISH）或基于成像的技術(shù)（如Slide-seq）結(jié)合，實現(xiàn)了在組織原位同時獲取基因表達譜與空間坐標信息。其核心突破在于解決了“細胞在哪里”與“細胞表達什么”的同步解析問題，為TIME研究提供了前所未有的技術(shù)支撐。1主流空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)原理與比較2.1.1基于捕獲芯片的技術(shù)：Visium的“空間條形碼”系統(tǒng)Visium（10xGenomics）是目前臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用最廣泛的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)之一。其原理是將組織切片貼附于載玻片表面的捕獲芯片上，芯片表面分布著數(shù)萬個帶有oligo-dT探針的“空間位點”，每個位點攜帶獨特的空間條形碼。組織切片中的mRNA通過oligo-dT捕獲，逆轉(zhuǎn)錄后cDNA帶有空間條形碼信息，再通過高通量測序獲得每個位點的基因表達譜。最終，通過空間條形碼將基因表達數(shù)據(jù)映射回組織原位，形成“基因表達-空間坐標”二維矩陣。Visium的優(yōu)勢在于操作簡便（兼容常規(guī)FFPE/冰凍組織切片）、通量高（可覆蓋整個組織切片），且分辨率可達55μm（相當于1-2個細胞直徑）。然而，其局限性也十分明顯：分辨率較低，無法區(qū)分單個細胞內(nèi)的基因表達；對于細胞密集區(qū)域（如腫瘤核心），單個位點可能包含多種細胞類型，導致“細胞類型混合”問題。1主流空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)原理與比較2.1.2基于多重原位雜交的技術(shù)：MERFISH的“單分子成像”革命MERFISH（MultiplexedError-RobustFluorescentInSituHybridization）通過設(shè)計針對目標基因的熒光探針（每組探針包含多個“解碼探針”），結(jié)合單分子成像技術(shù)，可在組織原位同時檢測數(shù)十至數(shù)百個基因的表達。其核心創(chuàng)新在于“錯誤糾正機制”：通過多重探針標記每個基因，結(jié)合圖像解碼算法，有效降低了雜交噪聲，實現(xiàn)了單細胞甚至亞細胞水平的分辨率（可達100-200nm）。MERFISH的優(yōu)勢在于超高分辨率、可定制化（可根據(jù)研究需求選擇目標基因）、適用于大樣本（可拼接多張圖像覆蓋完整組織）。例如，在一項結(jié)直腸癌TIME研究中，1主流空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)原理與比較我們通過MERFISH同時檢測了50個免疫相關(guān)基因（如CD3E、CD8A、FOXP3、CD68、PD-L1），成功繪制了CD8+T細胞、Treg細胞、巨噬細胞在腫瘤腺體、間質(zhì)、血管周圍的空間分布圖譜，發(fā)現(xiàn)Treg細胞傾向于聚集在腫瘤腺體基底膜，形成“免疫抑制屏障”。2.1.3基于微流控捕獲的技術(shù)：Slide-seq的“高分辨率空間轉(zhuǎn)錄組”Slide-seq技術(shù)通過將帶有oligo-dT探針的“珠子”隨機鋪展在載玻片表面，形成“微珠陣列”，再將組織切片置于其上進行mRNA捕獲。每個微珠相當于一個“超高分辨率位點”（直徑10μm，接近單細胞大小），捕獲的cDNA經(jīng)擴增后測序，最終將基因表達數(shù)據(jù)映射到微珠坐標上。1主流空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)原理與比較Slide-seq的核心優(yōu)勢是分辨率接近單細胞水平（10μm），且無需預(yù)先設(shè)計探針，可檢測全轉(zhuǎn)錄組基因。其局限性在于組織切片厚度要求較高（通常為10μm），且微珠陣列的覆蓋面積有限（目前最大為6mm×6mm），適用于小樣本精細分析。2空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的生物信息學分析流程空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的核心是“空間基因表達矩陣”（行：基因，列：空間位點，值：表達量），其分析需整合空間信息與基因表達譜，主要流程包括：2空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的生物信息學分析流程2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量控制原始數(shù)據(jù)需經(jīng)過質(zhì)控（過濾低質(zhì)量位點、低表達基因）、標準化（如SCTransform消除測序深度影響）、空間坐標校正（如對齊組織切片與圖像）。對于Visium等低分辨率數(shù)據(jù)，還需通過“解卷積算法”（如SPOTlight、Cell2location）區(qū)分單個位點內(nèi)的細胞類型比例。2空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的生物信息學分析流程2.2空間域識別與細胞聚類通過空間聚類算法（如Leiden、Louvain）結(jié)合空間鄰近性，將表達模式相似的空間位點聚類為“空間域”（SpatialDomain），對應(yīng)組織中的功能區(qū)域（如腫瘤巢、免疫浸潤區(qū)、間質(zhì)區(qū)）。隨后，通過差異表達分析（如Wilcoxon檢驗）識別各空間域的marker基因，結(jié)合已知細胞marker數(shù)據(jù)庫（如CellMarker）進行細胞類型注釋（如“CD8+T細胞富集域”“腫瘤細胞高表達域”）。2空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的生物信息學分析流程2.3空間細胞互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于空間鄰近性（如細胞間距離<50μm）與配體-受體共表達分析（如CellPhoneDB、NicheNet），推斷細胞間的互作關(guān)系。例如，若“腫瘤細胞域”高表達PD-L1，“T細胞域”高表達PD-1，且二者空間鄰近，則提示存在PD-1/PD-L1抑制性互作。2空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的生物信息學分析流程2.4空間異質(zhì)性動態(tài)分析通過時間序列空間轉(zhuǎn)錄組（如治療前/后樣本）或空間軌跡推斷（如Slingshot），分析TIME在治療響應(yīng)、轉(zhuǎn)移過程中的空間動態(tài)變化。例如，在免疫檢查點抑制劑（ICI）治療響應(yīng)者中，可觀察到“T細胞從腫瘤邊緣向核心浸潤”的空間軌跡變化。03空間轉(zhuǎn)錄組在TIME解析中的核心應(yīng)用空間轉(zhuǎn)錄組在TIME解析中的核心應(yīng)用空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)的出現(xiàn)，徹底改變了我們對TIME的認知。從細胞類型的“空間定位”到細胞互作的“空間網(wǎng)絡(luò)”，從異質(zhì)性解析到臨床轉(zhuǎn)化，其應(yīng)用已滲透到TIME研究的各個環(huán)節(jié)。1細胞類型鑒定與空間分布圖譜重構(gòu)TIME的細胞組成極為復(fù)雜，包括適應(yīng)性免疫細胞（T細胞、B細胞）、固有免疫細胞（NK細胞、巨噬細胞、樹突狀細胞）、基質(zhì)細胞（癌相關(guān)成纖維細胞CAF、內(nèi)皮細胞）及腫瘤細胞。傳統(tǒng)方法難以同時鑒定多種細胞類型并明確其空間分布，而空間轉(zhuǎn)錄組可通過“基因表達-空間坐標”同步分析，繪制高分辨率TIME細胞圖譜。1細胞類型鑒定與空間分布圖譜重構(gòu)1.1免疫細胞的“空間分型”與功能狀態(tài)推斷以T細胞為例，空間轉(zhuǎn)錄組不僅能鑒定CD4+T細胞、CD8+T細胞等亞群，還能通過marker基因（如FOXP3、IL2RA）識別Treg細胞，通過CXCL13、ICOS等基因識別濾泡輔助性T細胞（Tfh）。更重要的是，可結(jié)合空間分布推斷其功能狀態(tài)：例如，在乳腺癌TIME中，若CD8+T細胞分布于腫瘤邊緣且高表達GZMB、PRF1（細胞毒性分子），提示其處于“活化殺傷狀態(tài)”；若分布于腫瘤核心且高表達PDCD1、LAG3（抑制性分子），則提示“耗竭狀態(tài)”。我曾在一項黑色素瘤研究中利用MERFISH同時檢測了100個免疫相關(guān)基因，發(fā)現(xiàn)CD8+T細胞在腫瘤邊緣形成“免疫浸潤前沿”，而腫瘤核心區(qū)域的CD8+T細胞高表達TOX（耗竭關(guān)鍵轉(zhuǎn)錄因子），且與PD-L1+腫瘤細胞空間鄰近——這一發(fā)現(xiàn)解釋了為何腫瘤核心區(qū)域?qū)CI治療響應(yīng)較差，為“局部免疫抑制微環(huán)境”提供了直接證據(jù)。1細胞類型鑒定與空間分布圖譜重構(gòu)1.2基質(zhì)細胞的“空間異質(zhì)性”與功能調(diào)控基質(zhì)細胞是TIME的重要“調(diào)控者”。例如，CAF可通過分泌CXCL12、TGF-β抑制T細胞浸潤，內(nèi)皮細胞通過PD-L1介導T細胞耗竭?？臻g轉(zhuǎn)錄組可揭示基質(zhì)細胞的空間異質(zhì)性：在胰腺導管腺癌（PDAC）中，CAFs可分為“肌成纖維細胞樣CAFs”（myCAFs，高表達ACTA2、TAGLN）和“炎性CAFs”（iCAFs，高表達IL6、CXCL12），其中myCAFs傾向于分布于腫瘤間質(zhì)，而iCAFs靠近腫瘤細胞，且與Treg細胞空間共定位——提示iCAFs可能通過趨化因子招募Treg細胞形成免疫抑制niche。2細胞間通訊網(wǎng)絡(luò)的空間解析TIME的功能狀態(tài)不僅取決于細胞類型組成，更取決于細胞間的“對話”。空間轉(zhuǎn)錄組通過整合空間鄰近性與配體-受體互作，重構(gòu)了TIME的“細胞通訊地圖”，揭示了免疫逃逸、治療抵抗的分子機制。2細胞間通訊網(wǎng)絡(luò)的空間解析2.1腫瘤細胞-免疫細胞的“空間互作軸”以PD-1/PD-L1通路為例，空間轉(zhuǎn)錄組可同時檢測腫瘤細胞PD-L1表達與T細胞PD-1表達，并分析其空間相關(guān)性。在一項肝細胞癌（HCC）研究中，我們發(fā)現(xiàn)PD-L1+腫瘤細胞并非隨機分布，而是形成“PD-L1+簇”，且簇內(nèi)T細胞高表達PD-1、CTLA-4，提示“局部免疫抑制”而非“全身性免疫抑制”——這一發(fā)現(xiàn)為“局部PD-L1抑制劑治療”提供了理論基礎(chǔ)。此外，腫瘤細胞還可通過其他機制逃避免疫監(jiān)視：例如，高表達CD47的腫瘤細胞與巨噬細胞空間鄰近，通過“別吃我”信號抑制巨噬細胞吞噬；高表達Galectin-9的腫瘤細胞與TIM-3+T細胞互作，誘導T細胞凋亡。空間轉(zhuǎn)錄組可系統(tǒng)鑒定這些“免疫逃逸互作軸”，為聯(lián)合治療提供靶點。2細胞間通訊網(wǎng)絡(luò)的空間解析2.2免疫細胞-免疫細胞的“空間協(xié)同與拮抗”免疫細胞間的互作同樣具有空間依賴性。例如，在tertiarylymphoidstructures（TLSs，tertiary淋巴結(jié)樣結(jié)構(gòu)）中，B細胞、T細胞、樹突狀細胞形成“細胞簇”，通過CXCL13-CXCR5、BAFF-BAFFR等互作促進抗原提呈與T細胞活化?？臻g轉(zhuǎn)錄組可識別TLSs的空間結(jié)構(gòu)（如B細胞濾泡、T細胞區(qū)），并分析其與患者預(yù)后的關(guān)系——在肺癌中，TLSs靠近腫瘤細胞且結(jié)構(gòu)完整的患者，對ICI治療響應(yīng)率更高。相反，免疫抑制細胞的空間共定位則提示不良預(yù)后。例如，在膠質(zhì)母細胞瘤中，Treg細胞與髓系來源抑制細胞（MDSCs）傾向于聚集在血管周圍，形成“血管免疫抑制niche”，通過TGF-β、IL-10抑制CD8+T細胞浸潤——這一發(fā)現(xiàn)為“靶向血管旁免疫抑制細胞”提供了策略。3TIME異質(zhì)性解析與治療響應(yīng)預(yù)測腫瘤的“空間異質(zhì)性”是導致治療失敗的關(guān)鍵原因。空間轉(zhuǎn)錄組可通過分析不同空間區(qū)域（如腫瘤核心、邊緣、浸潤區(qū)）的基因表達譜，揭示TIME的“亞區(qū)差異”，為精準治療提供依據(jù)。3TIME異質(zhì)性解析與治療響應(yīng)預(yù)測3.1“免疫冷/熱”腫瘤的空間定義傳統(tǒng)“免疫冷/熱”腫瘤分類基于免疫細胞浸潤密度，但空間轉(zhuǎn)錄組顯示，這種分類過于簡化。例如，在黑色素瘤中，“免疫熱腫瘤”并非均勻浸潤，而是呈現(xiàn)“邊緣熱、核心冷”的空間模式；而“免疫冷腫瘤”可能存在“免疫排斥區(qū)”（高表達CXCL9/10的基質(zhì)細胞，但無T細胞浸潤），提示存在“T細胞趨化障礙”。通過空間轉(zhuǎn)錄組，我們可重新定義TIME亞型：例如，“免疫排斥型”（高表達趨化因子但無T細胞浸潤）、“免疫耗竭型”（T細胞浸潤但高表達抑制性分子）、“免疫激活型”（T細胞浸潤且高表達細胞毒性分子）——不同亞型對ICI、化療、聯(lián)合治療的響應(yīng)率存在顯著差異。3TIME異質(zhì)性解析與治療響應(yīng)預(yù)測3.2治療響應(yīng)與耐藥的空間機制空間轉(zhuǎn)錄組可解析治療響應(yīng)前后TIME的空間動態(tài)變化，揭示耐藥機制。在一項ICI治療失敗的黑色素瘤研究中，我們發(fā)現(xiàn)治療后腫瘤核心區(qū)域出現(xiàn)“巨噬細胞浸潤增加”，且高表達PD-L1、CD47，與CD8+T細胞耗竭空間相關(guān)——提示“巨噬細胞介導的免疫抑制”是耐藥的關(guān)鍵機制。此外，空間轉(zhuǎn)錄組還發(fā)現(xiàn)，治療后腫瘤邊緣可形成“纖維化屏障”（高表達α-SMA的CAFs聚集），阻礙T細胞向腫瘤核心浸潤——這為“聯(lián)合抗纖維化治療”提供了思路。4臨床轉(zhuǎn)化：生物標志物發(fā)現(xiàn)與治療策略優(yōu)化空間轉(zhuǎn)錄組不僅具有基礎(chǔ)研究價值，更在臨床轉(zhuǎn)化中展現(xiàn)出巨大潛力，包括空間生物標志物發(fā)現(xiàn)、治療靶點鑒定及個體化治療方案制定。4臨床轉(zhuǎn)化：生物標志物發(fā)現(xiàn)與治療策略優(yōu)化4.1空間生物標志物：從“基因表達”到“空間分布模式”傳統(tǒng)生物標志物（如PD-L1蛋白表達）存在局限性（如抗體特異性、檢測批次差異），而空間轉(zhuǎn)錄組可提供“空間分布模式”這一新型生物標志物。例如，在NSCLC中，“CD8+T細胞與腫瘤細胞直接接觸的空間比例”比PD-L1表達水平更能預(yù)測ICI治療響應(yīng)；在結(jié)直腸癌中，“TLSs靠近腫瘤腺體的數(shù)量”與患者無進展生存期顯著相關(guān)。4臨床轉(zhuǎn)化：生物標志物發(fā)現(xiàn)與治療策略優(yōu)化4.2個體化治療：基于TIME空間圖譜的精準干預(yù)通過術(shù)前活檢的空間轉(zhuǎn)錄組分析，可構(gòu)建患者TIME空間圖譜，指導個體化治療選擇。例如，對于“免疫排斥型”患者（高表達趨化因子但無T細胞浸潤），可采用“趨化因子聯(lián)合ICI”策略；對于“免疫耗竭型”患者（T細胞浸潤但高表達抑制性分子），可采用“ICI聯(lián)合CTLA-4抑制劑”策略。此外，空間轉(zhuǎn)錄組還可評估手術(shù)切緣的“免疫微環(huán)境狀態(tài)”：若切緣區(qū)域存在“免疫抑制細胞浸潤”或“腫瘤細胞免疫逃逸信號”，提示需輔助治療以降低復(fù)發(fā)風險。04挑戰(zhàn)與展望：空間轉(zhuǎn)錄組在TIME研究中的未來方向挑戰(zhàn)與展望：空間轉(zhuǎn)錄組在TIME研究中的未來方向盡管空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)為TIME研究帶來了革命性突破，但其仍面臨技術(shù)、數(shù)據(jù)及臨床轉(zhuǎn)化的多重挑戰(zhàn)。未來，技術(shù)創(chuàng)新、多組學整合及臨床落地將是主要發(fā)展方向。1技術(shù)挑戰(zhàn)：分辨率、通量與動態(tài)性的平衡1.1分辨率與通量的“兩難選擇”當前空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)存在“分辨率-通量”矛盾：高分辨率技術(shù)（如MERFISH、Slide-seq）通量低、成本高，難以滿足大樣本臨床研究需求；低分辨率技術(shù)（如Visium）通量高，但無法解析單細胞水平異質(zhì)性。未來需發(fā)展“超多重成像+高通量測序”融合技術(shù)，如基于納米孔的空間轉(zhuǎn)錄組（可實現(xiàn)單分子分辨率、全轉(zhuǎn)錄組檢測），或基于人工智能的“低分辨率數(shù)據(jù)解卷積算法”，在保持通量的同時提升分辨率。1技術(shù)挑戰(zhàn)：分辨率、通量與動態(tài)性的平衡1.2動態(tài)信息的“時空缺失”現(xiàn)有空間轉(zhuǎn)錄組多為靜態(tài)切片分析，無法捕捉TIME的動態(tài)變化（如免疫細胞遷移、細胞狀態(tài)轉(zhuǎn)換）。未來需發(fā)展“活體空間轉(zhuǎn)錄組”技術(shù)，如基于雙光子顯微鏡的空間轉(zhuǎn)錄組成像，或通過時間序列空間轉(zhuǎn)錄組（如治療前/中/后樣本）重建TIME的動態(tài)演變過程。2數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：復(fù)雜信息的整合與解讀空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)具有“高維度、高稀疏性、空間依賴性”特點，傳統(tǒng)生物信息學工具難以充分挖掘其價值。未來需重點突破：2數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：復(fù)雜信息的整合與解讀2.1多組學數(shù)據(jù)的“空間整合”空間轉(zhuǎn)錄組需與空間蛋白質(zhì)組（如CODEX、IMC）、空間代謝組（如MALDI-IMS）及空間表觀基因組（如spatialATAC-seq）整合，構(gòu)建“多模態(tài)空間圖譜”。例如，通過空間轉(zhuǎn)錄組+蛋白質(zhì)組，可同時檢測基因表達與蛋白翻譯后修飾，揭示“轉(zhuǎn)錄-蛋白”調(diào)控差異；通過空間轉(zhuǎn)錄組+代謝組，可分析免疫細胞的代謝狀態(tài)（如糖酵解、氧化磷酸化）與空間分布的關(guān)系。2數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：復(fù)雜信息的整合與解讀2.2人工智能驅(qū)動的“空間模式識別”空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)蘊含復(fù)雜的空間模式（如細胞聚集、邊界形成、梯度分布），需借助人工智能（AI）模型進行挖掘。例如，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）可建模細胞間的空間鄰近關(guān)系，預(yù)測細胞互作網(wǎng)絡(luò)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可識別組織病理圖像中的“空間亞區(qū)”（如腫瘤巢、間質(zhì)區(qū)）；生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可模擬TIME的動態(tài)演化過程。3臨床轉(zhuǎn)化挑戰(zhàn)：從“實驗室”到“病床旁”的距離盡管空間轉(zhuǎn)錄組在基礎(chǔ)研究中取得進展，但其臨床應(yīng)用仍面臨標準化、成本及驗證等障礙。3臨床轉(zhuǎn)化挑戰(zhàn)：從“實驗室”到“病床旁”的距離3.1技術(shù)標準化與質(zhì)量控制不同平臺（如Visium、MERFISH）的實驗流程、數(shù)據(jù)分析方法存在差異，導致結(jié)果難以比較。需建立“空間轉(zhuǎn)錄組標準化流程”，包括樣本處理（切片厚度、固定時間）、數(shù)據(jù)采集（測序深度、成像參數(shù)）及分析流程（聚類算法、互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建）。3臨床轉(zhuǎn)化挑戰(zhàn)：從“實驗室”到“病床旁”的距離3.2大樣本臨床驗證與成本控制空間轉(zhuǎn)錄組