空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)聯(lián)合影像學(xué)整合分析演講人2026-01-1304/整合分析的核心策略：從數(shù)據(jù)對(duì)齊到機(jī)制解析03/影像學(xué)：形態(tài)與功能的時(shí)空呈現(xiàn)02/空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)：基因表達(dá)的空間解碼器01/引言：多模態(tài)融合的時(shí)代需求06/挑戰(zhàn)與未來(lái)方向05/應(yīng)用案例：從基礎(chǔ)研究到臨床轉(zhuǎn)化目錄07/總結(jié)：邁向“分子-形態(tài)”融合的生命科學(xué)新范式空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)聯(lián)合影像學(xué)整合分析01引言：多模態(tài)融合的時(shí)代需求ONE引言：多模態(tài)融合的時(shí)代需求在生命科學(xué)研究的前沿，我們對(duì)生物系統(tǒng)的理解正經(jīng)歷從“單一維度”向“時(shí)空多維”的深刻變革?？臻g轉(zhuǎn)錄組學(xué)（SpatialTranscriptomics,ST）作為革命性技術(shù)，首次實(shí)現(xiàn)了在全組織水平上對(duì)基因表達(dá)譜的空間分辨率捕獲，回答了“哪里表達(dá)了什么基因”這一核心問(wèn)題；而影像學(xué)技術(shù)（包括光學(xué)成像、醫(yī)學(xué)影像等）則通過(guò)形態(tài)、結(jié)構(gòu)、功能等多維度信息，揭示了“生物組織長(zhǎng)什么樣”的表型特征。然而，單一技術(shù)始終存在局限性：空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)雖能提供高精度的分子空間圖譜，卻難以直接關(guān)聯(lián)細(xì)胞形態(tài)、組織結(jié)構(gòu)等表型信息；影像學(xué)雖能直觀呈現(xiàn)組織形態(tài)變化，卻無(wú)法解析背后的分子調(diào)控機(jī)制。引言：多模態(tài)融合的時(shí)代需求我曾在一項(xiàng)腫瘤微環(huán)境研究中深有體會(huì)：通過(guò)空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)發(fā)現(xiàn)某免疫檢查點(diǎn)基因在腫瘤浸潤(rùn)前沿高表達(dá)，但進(jìn)一步追問(wèn)“為何該區(qū)域細(xì)胞更具侵襲性”時(shí)，僅憑分子數(shù)據(jù)難以解答。直到結(jié)合共聚焦顯微鏡下的細(xì)胞骨架影像，才發(fā)現(xiàn)該區(qū)域基質(zhì)細(xì)胞的排列方向與腫瘤細(xì)胞遷移路徑高度一致——這一發(fā)現(xiàn)讓我深刻認(rèn)識(shí)到，只有將分子信息與形態(tài)結(jié)構(gòu)“對(duì)話”，才能真正解析生命現(xiàn)象的復(fù)雜性。正是基于這種需求，空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)與影像學(xué)的整合分析應(yīng)運(yùn)而生。它不僅是對(duì)兩種技術(shù)的簡(jiǎn)單疊加，更是通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)齊、特征關(guān)聯(lián)、聯(lián)合建模等手段，構(gòu)建“分子-形態(tài)”多維融合框架，為腫瘤微環(huán)境、神經(jīng)科學(xué)、發(fā)育生物學(xué)等領(lǐng)域提供前所未有的研究視角。本文將從技術(shù)原理、整合策略、應(yīng)用案例、挑戰(zhàn)與展望五個(gè)維度，系統(tǒng)闡述這一交叉領(lǐng)域的核心邏輯與實(shí)踐路徑。02空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)：基因表達(dá)的空間解碼器ONE技術(shù)原理與發(fā)展脈絡(luò)空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)的核心目標(biāo)是在保留空間位置信息的前提下，對(duì)組織切片中的RNA進(jìn)行高通量測(cè)序。其技術(shù)演進(jìn)可分為三代：第一代以Visium（10xGenomics）為代表，通過(guò)在載玻片上固定oligo-dT探針（帶有空間條形碼），捕獲組織釋放的mRNA并錨定到坐標(biāo)網(wǎng)格（分辨率約55μm）；第二代如Slide-seq、HDST，通過(guò)DNA微珠陣列將分辨率提升至10μm級(jí)別，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的空間定位；第三代以MERFISH、seqFISH為代表，基于單分子熒光原位雜交（smFISH）原理，通過(guò)編碼探針直接在顯微鏡下可視化單RNA分子，分辨率可達(dá)單細(xì)胞水平（~1μm）。技術(shù)原理與發(fā)展脈絡(luò)我在實(shí)驗(yàn)操作中曾對(duì)比過(guò)Visium與MERFISH：前者適用于大組織（如全小鼠腦）的初步空間轉(zhuǎn)錄圖譜構(gòu)建，但分辨率受限于探針間距；后者雖精度極高，但通量較低，僅適用于小樣本（如毫米級(jí)組織區(qū)域）。這種“精度-通量”的權(quán)衡，正是空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)選擇中的核心考量。數(shù)據(jù)特點(diǎn)與生物學(xué)意義空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)的核心特征是“三維空間坐標(biāo)+基因表達(dá)矩陣”。與單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)相比，其獨(dú)特價(jià)值在于：（1）揭示細(xì)胞空間互作網(wǎng)絡(luò)：通過(guò)識(shí)別高表達(dá)基因的空間共定位，可推斷細(xì)胞間通訊（如配體-受體對(duì)的空間分布）；（2）解析組織異質(zhì)性：同一細(xì)胞亞型在不同空間區(qū)域可能呈現(xiàn)不同表達(dá)狀態(tài)（如腫瘤核心與浸潤(rùn)區(qū)的免疫細(xì)胞差異）；（3）重構(gòu)發(fā)育與疾病進(jìn)程：在時(shí)間序列上追蹤基因表達(dá)的空間動(dòng)態(tài)變化（如胚胎發(fā)育中器官原基的形成）。例如，在一項(xiàng)小鼠大腦發(fā)育研究中，通過(guò)空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)發(fā)現(xiàn)神經(jīng)元前體細(xì)胞從室下區(qū)向皮層遷移過(guò)程中，細(xì)胞周期基因（如Mki67）的表達(dá)呈現(xiàn)“梯度式空間衰減”，這一現(xiàn)象僅通過(guò)單細(xì)胞數(shù)據(jù)無(wú)法直觀呈現(xiàn)。03影像學(xué)：形態(tài)與功能的時(shí)空呈現(xiàn)ONE多模態(tài)影像技術(shù)概覽影像學(xué)技術(shù)根據(jù)分辨率和應(yīng)用場(chǎng)景可分為三類：（1）光學(xué)顯微成像：共聚焦顯微鏡（confocalmicroscopy）提供亞細(xì)胞級(jí)分辨率（~200nm），可觀察細(xì)胞器形態(tài)；雙光子顯微鏡（two-photonmicroscopy）適用于活體深部組織成像（~1mm深度），用于動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)細(xì)胞遷移；超分辨顯微技術(shù)（如STED、PALM）突破衍射極限，實(shí)現(xiàn)納米級(jí)結(jié)構(gòu)觀察。（2）醫(yī)學(xué)影像：包括磁共振成像（MRI，分辨率~1mm）、計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT，分辨率~0.5mm）、正電子發(fā)射斷層掃描（PET，分辨率~2mm），主要用于臨床尺度上組織結(jié)構(gòu)與功能評(píng)估（如腫瘤體積、代謝活性）。（3）數(shù)字病理成像：全切片掃描（wholeslideimaging,WSI）將病理切片轉(zhuǎn)化為高分辨率數(shù)字圖像（像素達(dá)0.25μm/像素），支持細(xì)胞形態(tài)、組織結(jié)構(gòu)的大規(guī)模定量分析。數(shù)據(jù)特征與表型信息挖掘影像學(xué)數(shù)據(jù)本質(zhì)上是“多維圖像矩陣”，其表型信息可歸納為三個(gè)層次：（1）形態(tài)學(xué)特征：細(xì)胞大小、形狀、核質(zhì)比，組織結(jié)構(gòu)（如腺體管腔排列、纖維化程度）；（2）功能特征：通過(guò)造影劑或熒光探針反映代謝（如FDG-PET的葡萄糖攝?。⒀鲃?dòng)力學(xué)（如DSC-MRI的腦血流灌注）；（3）時(shí)空動(dòng)態(tài)：活體成像中的細(xì)胞遷移、增殖、凋亡等過(guò)程的時(shí)間序列變化。以腫瘤研究為例，我曾通過(guò)免疫組化（IHC）結(jié)合數(shù)字病理分析，發(fā)現(xiàn)肝癌組織中CD8+T細(xì)胞的“空間分布密度”與患者預(yù)后顯著相關(guān)：當(dāng)T細(xì)胞浸潤(rùn)至腫瘤前沿（距離腫瘤邊緣<50μm）時(shí)，總生存期延長(zhǎng)40%。這一發(fā)現(xiàn)無(wú)法從轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中直接獲取，卻依賴于影像學(xué)對(duì)細(xì)胞空間位置的精確定位。04整合分析的核心策略：從數(shù)據(jù)對(duì)齊到機(jī)制解析ONE整合分析的核心策略：從數(shù)據(jù)對(duì)齊到機(jī)制解析空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)與影像學(xué)的整合并非簡(jiǎn)單拼接，而是通過(guò)多層級(jí)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)“分子-形態(tài)”的時(shí)空對(duì)齊與因果推斷。其核心策略可分為四個(gè)步驟，每個(gè)步驟均需解決數(shù)據(jù)異質(zhì)性與技術(shù)瓶頸問(wèn)題?？臻g坐標(biāo)對(duì)齊：構(gòu)建統(tǒng)一參考框架整合分析的前提是建立兩種數(shù)據(jù)的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系。根據(jù)樣本來(lái)源不同，對(duì)齊策略可分為兩類：（1）同一組織切片的多模態(tài)成像：對(duì)于同一張組織切片，可先進(jìn)行空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序（如Visium），再進(jìn)行免疫熒光（IF）或多重原位雜交（如MERFISH）成像。通過(guò)組織切片的“組織學(xué)圖像”（HE染色或免疫組化標(biāo)記的蛋白）作為中間參考，將轉(zhuǎn)錄組的空間坐標(biāo)（如Visium的spot坐標(biāo)）與圖像像素坐標(biāo)進(jìn)行配準(zhǔn)。常用算法包括基于特征的配準(zhǔn)（如SIFT、SURF）和基于深度學(xué)習(xí)的非剛性配準(zhǔn)（如VoxelMorph）。空間坐標(biāo)對(duì)齊：構(gòu)建統(tǒng)一參考框架（2）不同樣本的空間映射：當(dāng)無(wú)法對(duì)同一組織進(jìn)行兩種技術(shù)處理時(shí)（如空間轉(zhuǎn)錄組需組織解離，影像學(xué)需完整組織），可通過(guò)“生物標(biāo)志物錨定”實(shí)現(xiàn)間接對(duì)齊。例如，利用空間轉(zhuǎn)錄組中高表達(dá)的基因（如組織特異性標(biāo)記基因）作為參考，與鄰近組織切片的免疫熒光圖像中的蛋白表達(dá)進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)，構(gòu)建“虛擬整合圖譜”。我曾在一項(xiàng)肺癌研究中嘗試過(guò)第二種策略：由于Visium測(cè)序需冷凍切片，而共聚焦成像需石蠟切片，我們選取了EGFR基因（肺癌驅(qū)動(dòng)基因）作為錨定基因——通過(guò)空間轉(zhuǎn)錄組確定EGFR高表達(dá)的spot坐標(biāo)，再對(duì)應(yīng)到石蠟切片中EGFR免疫熒光陽(yáng)性的細(xì)胞區(qū)域，最終成功將分子數(shù)據(jù)與細(xì)胞形態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。多模態(tài)特征提?。和诰蚧パa(bǔ)信息數(shù)據(jù)對(duì)齊后，需分別從空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)和影像學(xué)中提取特征，并設(shè)計(jì)融合策略：（1）空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)特征：包括基因表達(dá)水平（rawcounts/TPM）、空間變異性（如Moran'sI指數(shù)衡量空間自相關(guān)）、細(xì)胞類型組成（通過(guò)單細(xì)胞數(shù)據(jù)反卷積）、空間互作網(wǎng)絡(luò)（基于NicheNet推斷配體-受體互作）。（2）影像學(xué)特征：基于深度學(xué)習(xí)的特征提取（如使用ResNet50從WSI中提取細(xì)胞形態(tài)特征）、手工特征（如細(xì)胞核面積、圓形度）、紋理特征（如灰度共生矩陣GLCM描述組織異質(zhì)性）。（3）特征融合策略：早期融合（將轉(zhuǎn)錄組特征與影像學(xué)特征拼接后輸入下游模型）、晚期融合（分別用兩種數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型后預(yù)測(cè)結(jié)果加權(quán)）、混合融合（在中間層引入注意力機(jī)制，多模態(tài)特征提?。和诰蚧パa(bǔ)信息讓模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征權(quán)重）。例如，在腫瘤異質(zhì)性研究中，我們采用混合融合策略：先用U-Net從WSI中分割出腫瘤區(qū)域，提取“腫瘤細(xì)胞密度”“壞死區(qū)域比例”等形態(tài)特征；再?gòu)目臻g轉(zhuǎn)錄組中提取“上皮-間質(zhì)轉(zhuǎn)化（EMT）相關(guān)基因表達(dá)得分”；通過(guò)注意力機(jī)制讓模型關(guān)注“高EMT得分區(qū)域是否對(duì)應(yīng)細(xì)胞形態(tài)伸長(zhǎng)（間質(zhì)樣形態(tài)）”，最終識(shí)別出分子-形態(tài)雙維度的“高侵襲性亞區(qū)”。聯(lián)合建模與因果推斷：從關(guān)聯(lián)到機(jī)制特征融合后，需通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建“分子-形態(tài)”的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)：（1）關(guān)聯(lián)分析：使用空間自相關(guān)模型（如Geary'sC）檢驗(yàn)基因表達(dá)與影像特征的空間共定位；通過(guò)典型相關(guān)分析（CCA）尋找基因表達(dá)模塊與形態(tài)特征模塊的最大相關(guān)性。（2）預(yù)測(cè)建模：以影像學(xué)特征為輸入、基因表達(dá)為輸出（或反之），構(gòu)建預(yù)測(cè)模型（如隨機(jī)森林、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。例如，用細(xì)胞形態(tài)特征預(yù)測(cè)PD-L1基因表達(dá)，篩選可能對(duì)免疫治療響應(yīng)的患者。（3）因果推斷：基于結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）或格蘭杰因果檢驗(yàn)，推斷分子事件與形態(tài)變化的時(shí)序關(guān)系。例如，在創(chuàng)傷愈合研究中，通過(guò)時(shí)間序列的空間轉(zhuǎn)錄組與活體成像數(shù)據(jù)，推斷“TGF-β基因表達(dá)上調(diào)→成纖維細(xì)胞形態(tài)拉伸→膠原纖維沉積”的因果鏈。可視化與交互式探索：讓數(shù)據(jù)“說(shuō)話”整合分析的結(jié)果需通過(guò)可視化直觀呈現(xiàn)。常用工具包括：（1）二維疊加圖：將基因表達(dá)熱圖疊加到組織圖像上（如SpaceRANGER的輸出）；（2）三維重構(gòu)：基于連續(xù)切片的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，重建組織結(jié)構(gòu)的三維基因表達(dá)圖譜；（3）交互式平臺(tái)：如Giotto、SPATA2，支持用戶動(dòng)態(tài)縮放、切換不同模態(tài)數(shù)據(jù)，探索“點(diǎn)擊基因看表達(dá)位置，點(diǎn)擊細(xì)胞看形態(tài)信息”的交互式分析。我曾使用Giotto平臺(tái)分析小鼠海馬區(qū)的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)：通過(guò)交互式界面，同時(shí)觀察到“神經(jīng)元標(biāo)記基因（如Snap25）在CA1區(qū)高表達(dá)”以及“該區(qū)域的樹突棘密度（來(lái)自共聚焦成像）顯著高于CA3區(qū)”，這種直觀呈現(xiàn)極大加速了對(duì)海馬區(qū)功能分化的理解。05應(yīng)用案例：從基礎(chǔ)研究到臨床轉(zhuǎn)化ONE應(yīng)用案例：從基礎(chǔ)研究到臨床轉(zhuǎn)化空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)與影像學(xué)的整合分析已在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特價(jià)值，以下通過(guò)三個(gè)典型案例說(shuō)明其解決實(shí)際問(wèn)題的能力。1.腫瘤微環(huán)境：解析“免疫excluded”表型的分子-形態(tài)基礎(chǔ)在免疫治療中，部分腫瘤雖表達(dá)高水平的免疫檢查點(diǎn)分子（如PD-L1），但T細(xì)胞卻無(wú)法浸潤(rùn)至腫瘤內(nèi)部，形成“immuneexcluded”表型，導(dǎo)致治療響應(yīng)不佳。通過(guò)整合分析，我們揭示了這一現(xiàn)象的分子機(jī)制：（1）空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)發(fā)現(xiàn)，腫瘤前沿的成纖維細(xì)胞高表達(dá)TGF-β1、CXCL12等趨化因子；（2）免疫熒光成像顯示，這些成纖維細(xì)胞形成致密的“纖維基質(zhì)屏障”，將T細(xì)胞阻擋在腫瘤外；應(yīng)用案例：從基礎(chǔ)研究到臨床轉(zhuǎn)化（3）進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，TGF-β1通過(guò)誘導(dǎo)成纖維細(xì)胞表達(dá)α-SMA（肌成纖維細(xì)胞標(biāo)記），導(dǎo)致細(xì)胞外基質(zhì)（ECM）重塑，形成物理屏障。這一發(fā)現(xiàn)不僅解釋了“免疫excluded”的成因，還為治療提供了新思路：聯(lián)合使用TGF-β抑制劑與PD-1抗體，可破壞基質(zhì)屏障，促進(jìn)T細(xì)胞浸潤(rùn)。神經(jīng)科學(xué)：繪制腦區(qū)發(fā)育的“基因-形態(tài)”動(dòng)態(tài)圖譜在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容小鼠大腦皮層發(fā)育是神經(jīng)科學(xué)研究的經(jīng)典模型，但傳統(tǒng)方法難以同時(shí)解析基因表達(dá)與神經(jīng)元遷移形態(tài)的變化。通過(guò)時(shí)空整合分析，我們構(gòu)建了皮層發(fā)育的動(dòng)態(tài)圖譜：在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容（1）在胚胎期E12.5，空間轉(zhuǎn)錄組顯示放射狀膠質(zhì)細(xì)胞（RGCs）高表達(dá)Sox2基因，共聚焦成像可見RGCs長(zhǎng)纖長(zhǎng)的放射狀纖維，為神經(jīng)元遷移提供“軌道”；在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容（2）E14.5時(shí)，神經(jīng)元前體細(xì)胞（NPCs）高表達(dá)Tbr2基因，沿RGCs纖維遷移至皮層上層，此時(shí)影像顯示NPCs呈“雙極形態(tài)”，胞體沿纖維定向排列；這一圖譜首次將“基因表達(dá)動(dòng)態(tài)”與“細(xì)胞形態(tài)變化”在時(shí)間軸上同步，為理解神經(jīng)發(fā)育的分子調(diào)控提供了直觀依據(jù)。（3）出生后P7，神經(jīng)元分化成熟，Synapsin（突觸標(biāo)記）基因高表達(dá)，共聚焦可見樹突棘形成，突觸連接建立。發(fā)育生物學(xué)：器官再生中的“位置記憶”機(jī)制這一研究不僅揭示了再生的分子機(jī)制，還為哺乳動(dòng)物心臟再生研究提供了新思路。（3）通過(guò)CRISPR敲除nr2f1，發(fā)現(xiàn)遷移方向紊亂，心肌再生失敗，證明該基因通過(guò)“空間記憶”引導(dǎo)細(xì)胞歸巢。04在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容（2）活體雙光子成像觀察到，去分化的CMs首先在損傷區(qū)域增殖，然后沿心內(nèi)膜向正常心肌區(qū)域遷移，最終恢復(fù)原始空間排列；03在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容（1）心臟損傷后，心肌細(xì)胞（CMs）去分化并表達(dá)胚胎期基因（如nr2f1），空間轉(zhuǎn)錄組顯示這些基因的表達(dá)模式與胚胎期心臟發(fā)育高度相似；02在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容斑馬魚心臟再生能力極強(qiáng)，但其分子機(jī)制長(zhǎng)期未明。通過(guò)整合空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)與活體成像，我們發(fā)現(xiàn)再生過(guò)程中存在“空間位置記憶”：0106挑戰(zhàn)與未來(lái)方向ONE挑戰(zhàn)與未來(lái)方向盡管空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)與影像學(xué)的整合分析已取得顯著進(jìn)展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，同時(shí)孕育著重要的突破方向。技術(shù)層面的挑戰(zhàn)1（1）數(shù)據(jù)異質(zhì)性：空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)的分辨率、通量、檢測(cè)深度因技術(shù)而異；影像學(xué)的模態(tài)、參數(shù)、圖像質(zhì)量也存在差異。如何建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)預(yù)處理流程（如歸一化、降噪），是整合的前提。2（2）樣本匹配難度：同一組織的多模態(tài)處理常導(dǎo)致樣本損失（如空間轉(zhuǎn)錄組需部分組織，剩余組織用于成像）；不同組織（如冷凍切片與石蠟切片）的形態(tài)差異增加了對(duì)齊難度。3（3）算法魯棒性：當(dāng)前整合模型多依賴深度學(xué)習(xí)，但需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，而生物樣本的個(gè)體差異（如疾病進(jìn)展階段、遺傳背景）限制了模型的泛化能力。生物學(xué)層面的挑戰(zhàn)（1）多組學(xué)整合的復(fù)雜性：生命系統(tǒng)是基因、蛋白、代謝等多組學(xué)調(diào)控的網(wǎng)絡(luò)，僅整合轉(zhuǎn)錄組與影像學(xué)仍難以全面解析機(jī)制。未來(lái)需引入空間蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等更多維度。01（2）動(dòng)態(tài)過(guò)程的捕捉：現(xiàn)有技術(shù)多為“時(shí)間點(diǎn)”采樣，難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分子表達(dá)與形態(tài)變化的動(dòng)態(tài)耦合。發(fā)展“時(shí)空多組學(xué)”活體成像技術(shù)是重要方向。01（3）臨床轉(zhuǎn)化的瓶頸：從實(shí)驗(yàn)室研究到臨床應(yīng)用，需解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、成本控制、可重復(fù)性等問(wèn)題。例如，如何將空間轉(zhuǎn)錄組與臨床MRI/CT數(shù)據(jù)整合，實(shí)現(xiàn)腫瘤的精準(zhǔn)分型。01未來(lái)突破方向（1）技術(shù)融合：發(fā)展“一站式”多模態(tài)平臺(tái)，如在同一設(shè)備上實(shí)現(xiàn)空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序與超分辨成像（MERFISH與STED聯(lián)用），避免樣本匹配問(wèn)題。01（2）人工智能驅(qū)動(dòng)：利用聯(lián)