空间转录组的绝对干货！还不来收藏？

“空间转录组学”在近年登上Nature杂志的年度技术榜单，融合单细胞测序的优势，可同时获得基因的定量和定位信息，是顶级的方法学配置了。接下来就跟大家分享近来空间转录组的研究与应用的干货。

图：荧光原位杂交组织切片图

源：DECODING SPATIAL BIOLOGY

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空间转录组测序的概念首次在2016年被提出，主要分为两大类，一类属于原位捕获 测序（in situ capture sequencing），解决了单细胞测序会丢失“位置信息”的问题；另一类则基于成像技术，使用原位杂交技术（in situ hybridization），利用荧光探针的不同颜色标记和多重检测，达到同时检测多个基因的效果。其他技术还包括组织显微切割，对每个组织区域的信息进行检测，但空间分辨率和分析通量还存在一定局限性。目前应用较为广泛是基于成像技术的空间转录组测序，因其有更高的空间分辨率和分析通量。

图：不同空间转录组学技术特点的总结

源：LIN Chen,ZHANG Xinya,MA Weiyan,et al.Recent advances in spatial transcriptomic technologies and their applications[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2022,61(03):506-516.[doi:10.6043/j.issn.0438-0479.202111014]

图：空间转录组测序原理

源：DECODING SPATIAL BIOLOGY

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由于空间转录组学可以提供大量基因表达的空间信息，协助描绘基因的空间表达图谱，目前空间转录组技术广泛应用于神经生物、肿瘤学研究、发育生物学等领域：

大脑的神经元细胞和胶质细胞在形态、定位和功能上完全不一样，但是却和谐地一起行使各种复杂精妙的功能。因此，为了了解大脑背后的生理和病理机制，研究人员必须确定不同大脑区域的组成和组织。空间转录组学的进步就提供这样的机会，利用空间转录组技术，可以将细胞的功能、形态、位置与基因的表达相关联，还可绘制区域内脑细胞类型的空间分布，可视化细胞内的转录本，了解脑神经环路，阐明在发育中、在成年期和疾病状态下大脑中的一切改变【1】。

空间转录组技术可绘制大脑神经元细胞图谱。在整个大脑发育过程中，具有独特转录因子的不同空间域建立了谱系，这些谱系可以给出上升到区域特异性细胞类型。这些细胞中的许多细胞在集成到脑回路之前会迁移很远的距离并沿途分化。一系列局部线索，分泌信号分子的梯度和其他细胞间通讯机制影响细胞生长、迁移、分化和成熟步骤。使用空间转录组学，研究人员开发了脑细胞图谱，其中包含发育中和成年大脑的位置和分子信息，他们可以用来解决大脑发育和功能中的问题【2】。放射状胶质细胞，即大脑中产生神经元和胶质细胞的干细胞，在转录和空间上都是多样化的。这些细胞的形态更为多元，为神经元分化提供了线索。小鼠大脑图谱提供了关于时间和空间限制的基因表达模式的大量信息。研究人员可以利用这些信息开发针对神经发育障碍和脑癌的基因靶向工具【3】。

其次，空间转录组技术能够可视化大脑中基因的表达。例如更深入地了解阿尔茨海默病 (AD) 等神经系统疾病。AD 病理学定义为存在淀粉样蛋白 ß (Aß) 斑块。从历史上看，单细胞 RNA 测序 (scRNAseq) 研究显示正常与 AD 大脑中的基因表达发生变化，并揭示了响应 Aß 病理学而被激活的细胞类型。然而，Aß 斑块对神经退行性变定义的影响并不大。因此，研究人员在小鼠大脑中采用原位测序法来确定 Aß 斑块与附近组织的相互作用【4】。研究发现淀粉样斑块周围细胞的转录组学在小胶质细胞和星形胶质细胞中发现了新的斑块诱导基因(PIG)的表达，还发现AD大脑中的PIG基因是由于溶酶体通路的异常中断而导致的神经胶质细胞之间的串扰改变。这些发现为AD斑块的发展提供了新维度的见解。

在肿瘤领域中，空间转录组技术有效地对肿瘤的“异质性”进行了探究。肿瘤组织中，许多细胞的来源不一，因此对放化疗药物敏感度不同，这种异质性与肿瘤的侵袭转移、复发及患者预后密切相关。而空间转录组技术就十分适合探究肿瘤组织基因表达的异质性。

空间转录组学研究瑞典皇家理工学院的 Joakim Lundeberg 及其同事的空间转录组学研究首次对前列腺癌微环境进行了分类【5】。对前列腺肿瘤块的分析揭示了涉及癌症、正常和免疫细胞的独特组织组织。研究人员报告了正常前列腺上皮和肿瘤内癌细胞之间基因表达模式的差异。此外，他们还确定了肿瘤核心和外围之间的基因表达差异。这种类型的转录组学数据可以帮助确定外围是否促进肿瘤的发生和进展，并可能为早期癌症检测提供新工具。

胶质母细胞瘤可以侵袭大脑和脊髓，有巨大的肿瘤内和肿瘤间异质性。使用空间转录组学，德国弗莱堡大学的 Dieter Heiland及同事发现，胶质母细胞瘤细胞会发展炎症迹象，从而增加肿瘤微环境的异质性【6】。他们还发现，衰老会加速肿瘤微环境中的代谢改变，从而驱动炎症变化。这项工作也揭露了脑肿瘤如何以年龄依赖性方式适应代谢变化以增加炎症。

以色列理工学院的 Zohar Yakhini 和他的同事最近的工作表明肿瘤异质性可预测乳腺癌和肺癌的预后【7】。使用机器学习工具，研究人员“空间分辨”患者组织样本中的大量 mRNA 和 miRNA 表达。他们在肿瘤的反应性基质中发现了高水平的氧化应激，表明基质释放能量以维持癌细胞的生长和存活。此外，空间转录组分析提示反应性基质是癌症发生和进展的新兴标志。最后，使用基于空间转录分析的“肿瘤异质性指数”，研究人员表明异质性与患者生存率之间存在显着联系，其中生存率随着两种肿瘤类型的肿瘤异质性增加而降低。

综上，经过不到十年的发展，空间转录组学也已经在多个研究领域发光发热，尽管目前它的测序深度还不及单细胞测序，空间分辨率还有待完善，但是空间转录组技术可以协助科学家们了解空间上细胞间、组织间的信息交流，理解生命的整体生理病理机制，在未来肯定有着更好的发展前景。

参考文献：

【1】E. Lein et al., “The promise of spatial transcriptomics for neuroscience in the era of molecular cell typing,” Science, 358:64-9, 2017.

【2】S.M. Sunkin et al, “Allen brain atlas: an integrated spatio-temporal portal for exploring the central nervous system,” Nucleic Acids Res, 41: D996-D1008, 2013.

【3】G. La Manno et al., “Molecular architecture of the developing mouse brain,” Nature, 596, 92-96, 2021. 

【4】W. Chen et al., “Spatial transcriptomics and in situ sequencing to study Alzheimer’s disease,” Cell, 182:976-91, 2020.

【5】E. Berglund et al, “Spatial maps of prostate cancer transcriptomes reveal an unexplored landscape of heterogeneity,” Nat Commun, 9:2419, 2018. 

【6】V.M. Ravi et al, “Spatiotemporal heterogeneity of glioblastoma is dictated by microenvironmental interference,” bioRxiv, 2021.

【7】 A. Levy-Jurgenson et al, “Spatial transcriptomics inferred from pathology whole-slide images links tumor heterogeneity to survival in breast and lung cancer,” Sci Rep, 10:18802, 2020.

资料来源：the-scientist.com