空间转录组学联合影像学整合分析

空间转录组学联合影像学整合分析演讲人2026-01-1304/整合分析的核心策略：从数据对齐到机制解析03/影像学：形态与功能的时空呈现02/空间转录组学：基因表达的空间解码器01/引言：多模态融合的时代需求06/挑战与未来方向05/应用案例：从基础研究到临床转化目录07/总结：迈向“分子-形态”融合的生命科学新范式空间转录组学联合影像学整合分析01引言：多模态融合的时代需求ONE引言：多模态融合的时代需求在生命科学研究的前沿，我们对生物系统的理解正经历从“单一维度”向“时空多维”的深刻变革。空间转录组学（SpatialTranscriptomics,ST）作为革命性技术，首次实现了在全组织水平上对基因表达谱的空间分辨率捕获，回答了“哪里表达了什么基因”这一核心问题；而影像学技术（包括光学成像、医学影像等）则通过形态、结构、功能等多维度信息，揭示了“生物组织长什么样”的表型特征。然而，单一技术始终存在局限性：空间转录组学虽能提供高精度的分子空间图谱，却难以直接关联细胞形态、组织结构等表型信息；影像学虽能直观呈现组织形态变化，却无法解析背后的分子调控机制。引言：多模态融合的时代需求我曾在一项肿瘤微环境研究中深有体会：通过空间转录组学发现某免疫检查点基因在肿瘤浸润前沿高表达，但进一步追问“为何该区域细胞更具侵袭性”时，仅凭分子数据难以解答。直到结合共聚焦显微镜下的细胞骨架影像，才发现该区域基质细胞的排列方向与肿瘤细胞迁移路径高度一致——这一发现让我深刻认识到，只有将分子信息与形态结构“对话”，才能真正解析生命现象的复杂性。正是基于这种需求，空间转录组学与影像学的整合分析应运而生。它不仅是对两种技术的简单叠加，更是通过数据对齐、特征关联、联合建模等手段，构建“分子-形态”多维融合框架，为肿瘤微环境、神经科学、发育生物学等领域提供前所未有的研究视角。本文将从技术原理、整合策略、应用案例、挑战与展望五个维度，系统阐述这一交叉领域的核心逻辑与实践路径。02空间转录组学：基因表达的空间解码器ONE技术原理与发展脉络空间转录组学的核心目标是在保留空间位置信息的前提下，对组织切片中的RNA进行高通量测序。其技术演进可分为三代：第一代以Visium（10xGenomics）为代表，通过在载玻片上固定oligo-dT探针（带有空间条形码），捕获组织释放的mRNA并锚定到坐标网格（分辨率约55μm）；第二代如Slide-seq、HDST，通过DNA微珠阵列将分辨率提升至10μm级别，实现更精细的空间定位；第三代以MERFISH、seqFISH为代表，基于单分子荧光原位杂交（smFISH）原理，通过编码探针直接在显微镜下可视化单RNA分子，分辨率可达单细胞水平（~1μm）。技术原理与发展脉络我在实验操作中曾对比过Visium与MERFISH：前者适用于大组织（如全小鼠脑）的初步空间转录图谱构建，但分辨率受限于探针间距；后者虽精度极高，但通量较低，仅适用于小样本（如毫米级组织区域）。这种“精度-通量”的权衡，正是空间转录组技术选择中的核心考量。数据特点与生物学意义空间转录组学数据的核心特征是“三维空间坐标+基因表达矩阵”。与单细胞转录组学相比，其独特价值在于：（1）揭示细胞空间互作网络：通过识别高表达基因的空间共定位，可推断细胞间通讯（如配体-受体对的空间分布）；（2）解析组织异质性：同一细胞亚型在不同空间区域可能呈现不同表达状态（如肿瘤核心与浸润区的免疫细胞差异）；（3）重构发育与疾病进程：在时间序列上追踪基因表达的空间动态变化（如胚胎发育中器官原基的形成）。例如，在一项小鼠大脑发育研究中，通过空间转录组学发现神经元前体细胞从室下区向皮层迁移过程中，细胞周期基因（如Mki67）的表达呈现“梯度式空间衰减”，这一现象仅通过单细胞数据无法直观呈现。03影像学：形态与功能的时空呈现ONE多模态影像技术概览影像学技术根据分辨率和应用场景可分为三类：（1）光学显微成像：共聚焦显微镜（confocalmicroscopy）提供亚细胞级分辨率（~200nm），可观察细胞器形态；双光子显微镜（two-photonmicroscopy）适用于活体深部组织成像（~1mm深度），用于动态监测细胞迁移；超分辨显微技术（如STED、PALM）突破衍射极限，实现纳米级结构观察。（2）医学影像：包括磁共振成像（MRI，分辨率~1mm）、计算机断层扫描（CT，分辨率~0.5mm）、正电子发射断层扫描（PET，分辨率~2mm），主要用于临床尺度上组织结构与功能评估（如肿瘤体积、代谢活性）。（3）数字病理成像：全切片扫描（wholeslideimaging,WSI）将病理切片转化为高分辨率数字图像（像素达0.25μm/像素），支持细胞形态、组织结构的大规模定量分析。数据特征与表型信息挖掘影像学数据本质上是“多维图像矩阵”，其表型信息可归纳为三个层次：（1）形态学特征：细胞大小、形状、核质比，组织结构（如腺体管腔排列、纤维化程度）；（2）功能特征：通过造影剂或荧光探针反映代谢（如FDG-PET的葡萄糖摄取）、血流动力学（如DSC-MRI的脑血流灌注）；（3）时空动态：活体成像中的细胞迁移、增殖、凋亡等过程的时间序列变化。以肿瘤研究为例，我曾通过免疫组化（IHC）结合数字病理分析，发现肝癌组织中CD8+T细胞的“空间分布密度”与患者预后显著相关：当T细胞浸润至肿瘤前沿（距离肿瘤边缘<50μm）时，总生存期延长40%。这一发现无法从转录组数据中直接获取，却依赖于影像学对细胞空间位置的精确定位。04整合分析的核心策略：从数据对齐到机制解析ONE整合分析的核心策略：从数据对齐到机制解析空间转录组学与影像学的整合并非简单拼接，而是通过多层级技术手段实现“分子-形态”的时空对齐与因果推断。其核心策略可分为四个步骤，每个步骤均需解决数据异质性与技术瓶颈问题。空间坐标对齐：构建统一参考框架整合分析的前提是建立两种数据的空间对应关系。根据样本来源不同，对齐策略可分为两类：（1）同一组织切片的多模态成像：对于同一张组织切片，可先进行空间转录组测序（如Visium），再进行免疫荧光（IF）或多重原位杂交（如MERFISH）成像。通过组织切片的“组织学图像”（HE染色或免疫组化标记的蛋白）作为中间参考，将转录组的空间坐标（如Visium的spot坐标）与图像像素坐标进行配准。常用算法包括基于特征的配准（如SIFT、SURF）和基于深度学习的非刚性配准（如VoxelMorph）。空间坐标对齐：构建统一参考框架（2）不同样本的空间映射：当无法对同一组织进行两种技术处理时（如空间转录组需组织解离，影像学需完整组织），可通过“生物标志物锚定”实现间接对齐。例如，利用空间转录组中高表达的基因（如组织特异性标记基因）作为参考，与邻近组织切片的免疫荧光图像中的蛋白表达进行空间关联，构建“虚拟整合图谱”。我曾在一项肺癌研究中尝试过第二种策略：由于Visium测序需冷冻切片，而共聚焦成像需石蜡切片，我们选取了EGFR基因（肺癌驱动基因）作为锚定基因——通过空间转录组确定EGFR高表达的spot坐标，再对应到石蜡切片中EGFR免疫荧光阳性的细胞区域，最终成功将分子数据与细胞形态数据关联。多模态特征提取：挖掘互补信息数据对齐后，需分别从空间转录组学和影像学中提取特征，并设计融合策略：（1）空间转录组学特征：包括基因表达水平（rawcounts/TPM）、空间变异性（如Moran'sI指数衡量空间自相关）、细胞类型组成（通过单细胞数据反卷积）、空间互作网络（基于NicheNet推断配体-受体互作）。（2）影像学特征：基于深度学习的特征提取（如使用ResNet50从WSI中提取细胞形态特征）、手工特征（如细胞核面积、圆形度）、纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM描述组织异质性）。（3）特征融合策略：早期融合（将转录组特征与影像学特征拼接后输入下游模型）、晚期融合（分别用两种数据训练模型后预测结果加权）、混合融合（在中间层引入注意力机制，多模态特征提取：挖掘互补信息让模型自动学习特征权重）。例如，在肿瘤异质性研究中，我们采用混合融合策略：先用U-Net从WSI中分割出肿瘤区域，提取“肿瘤细胞密度”“坏死区域比例”等形态特征；再从空间转录组中提取“上皮-间质转化（EMT）相关基因表达得分”；通过注意力机制让模型关注“高EMT得分区域是否对应细胞形态伸长（间质样形态）”，最终识别出分子-形态双维度的“高侵袭性亚区”。联合建模与因果推断：从关联到机制特征融合后，需通过统计学习或深度学习模型构建“分子-形态”的因果关系网络：（1）关联分析：使用空间自相关模型（如Geary'sC）检验基因表达与影像特征的空间共定位；通过典型相关分析（CCA）寻找基因表达模块与形态特征模块的最大相关性。（2）预测建模：以影像学特征为输入、基因表达为输出（或反之），构建预测模型（如随机森林、图神经网络）。例如，用细胞形态特征预测PD-L1基因表达，筛选可能对免疫治疗响应的患者。（3）因果推断：基于结构方程模型（SEM）或格兰杰因果检验，推断分子事件与形态变化的时序关系。例如，在创伤愈合研究中，通过时间序列的空间转录组与活体成像数据，推断“TGF-β基因表达上调→成纤维细胞形态拉伸→胶原纤维沉积”的因果链。可视化与交互式探索：让数据“说话”整合分析的结果需通过可视化直观呈现。常用工具包括：（1）二维叠加图：将基因表达热图叠加到组织图像上（如SpaceRANGER的输出）；（2）三维重构：基于连续切片的空间转录组数据，重建组织结构的三维基因表达图谱；（3）交互式平台：如Giotto、SPATA2，支持用户动态缩放、切换不同模态数据，探索“点击基因看表达位置，点击细胞看形态信息”的交互式分析。我曾使用Giotto平台分析小鼠海马区的空间转录组数据：通过交互式界面，同时观察到“神经元标记基因（如Snap25）在CA1区高表达”以及“该区域的树突棘密度（来自共聚焦成像）显著高于CA3区”，这种直观呈现极大加速了对海马区功能分化的理解。05应用案例：从基础研究到临床转化ONE应用案例：从基础研究到临床转化空间转录组学与影像学的整合分析已在多个领域展现出独特价值，以下通过三个典型案例说明其解决实际问题的能力。1.肿瘤微环境：解析“免疫excluded”表型的分子-形态基础在免疫治疗中，部分肿瘤虽表达高水平的免疫检查点分子（如PD-L1），但T细胞却无法浸润至肿瘤内部，形成“immuneexcluded”表型，导致治疗响应不佳。通过整合分析，我们揭示了这一现象的分子机制：（1）空间转录组学发现，肿瘤前沿的成纤维细胞高表达TGF-β1、CXCL12等趋化因子；（2）免疫荧光成像显示，这些成纤维细胞形成致密的“纤维基质屏障”，将T细胞阻挡在肿瘤外；应用案例：从基础研究到临床转化（3）进一步分析发现，TGF-β1通过诱导成纤维细胞表达α-SMA（肌成纤维细胞标记），导致细胞外基质（ECM）重塑，形成物理屏障。这一发现不仅解释了“免疫excluded”的成因，还为治疗提供了新思路：联合使用TGF-β抑制剂与PD-1抗体，可破坏基质屏障，促进T细胞浸润。神经科学：绘制脑区发育的“基因-形态”动态图谱在右侧编辑区输入内容小鼠大脑皮层发育是神经科学研究的经典模型，但传统方法难以同时解析基因表达与神经元迁移形态的变化。通过时空整合分析，我们构建了皮层发育的动态图谱：在右侧编辑区输入内容（1）在胚胎期E12.5，空间转录组显示放射状胶质细胞（RGCs）高表达Sox2基因，共聚焦成像可见RGCs长纤长的放射状纤维，为神经元迁移提供“轨道”；在右侧编辑区输入内容（2）E14.5时，神经元前体细胞（NPCs）高表达Tbr2基因，沿RGCs纤维迁移至皮层上层，此时影像显示NPCs呈“双极形态”，胞体沿纤维定向排列；这一图谱首次将“基因表达动态”与“细胞形态变化”在时间轴上同步，为理解神经发育的分子调控提供了直观依据。（3）出生后P7，神经元分化成熟，Synapsin（突触标记）基因高表达，共聚焦可见树突棘形成，突触连接建立。发育生物学：器官再生中的“位置记忆”机制这一研究不仅揭示了再生的分子机制，还为哺乳动物心脏再生研究提供了新思路。（3）通过CRISPR敲除nr2f1，发现迁移方向紊乱，心肌再生失败，证明该基因通过“空间记忆”引导细胞归巢。04在右侧编辑区输入内容（2）活体双光子成像观察到，去分化的CMs首先在损伤区域增殖，然后沿心内膜向正常心肌区域迁移，最终恢复原始空间排列；03在右侧编辑区输入内容（1）心脏损伤后，心肌细胞（CMs）去分化并表达胚胎期基因（如nr2f1），空间转录组显示这些基因的表达模式与胚胎期心脏发育高度相似；02在右侧编辑区输入内容斑马鱼心脏再生能力极强，但其分子机制长期未明。通过整合空间转录组学与活体成像，我们发现再生过程中存在“空间位置记忆”：0106挑战与未来方向ONE挑战与未来方向尽管空间转录组学与影像学的整合分析已取得显著进展，但仍面临诸多挑战，同时孕育着重要的突破方向。技术层面的挑战1（1）数据异质性：空间转录组学的分辨率、通量、检测深度因技术而异；影像学的模态、参数、图像质量也存在差异。如何建立标准化数据预处理流程（如归一化、降噪），是整合的前提。2（2）样本匹配难度：同一组织的多模态处理常导致样本损失（如空间转录组需部分组织，剩余组织用于成像）；不同组织（如冷冻切片与石蜡切片）的形态差异增加了对齐难度。3（3）算法鲁棒性：当前整合模型多依赖深度学习，但需要大量标注数据，而生物样本的个体差异（如疾病进展阶段、遗传背景）限制了模型的泛化能力。生物学层面的挑战（1）多组学整合的复杂性：生命系统是基因、蛋白、代谢等多组学调控的网络，仅整合转录组与影像学仍难以全面解析机制。未来需引入空间蛋白组学、代谢组学等更多维度。01（2）动态过程的捕捉：现有技术多为“时间点”采样，难以实时监测分子表达与形态变化的动态耦合。发展“时空多组学”活体成像技术是重要方向。01（3）临床转化的瓶颈：从实验室研究到临床应用，需解决数据标准化、成本控制、可重复性等问题。例如，如何将空间转录组与临床MRI/CT数据整合，实现肿瘤的精准分型。01未来突破方向（1）技术融合：发展“一站式”多模态平台，如在同一设备上实现空间转录组测序与超分辨成像（MERFISH与STED联用），避免样本匹配问题。01（2）人工智能驱动：利用联