肿瘤微环境纤维化程度的空间评估

肿瘤微环境纤维化程度的空间评估演讲人2026-01-1201肿瘤微环境纤维化程度的空间评估02引言：肿瘤微环境纤维化——被忽视的"第三维度"03传统评估方法的局限与空间评估的必要性04空间评估的技术方法：从"成像"到"解析"的技术体系05空间评估在肿瘤研究中的应用：从"机制"到"临床"的转化06临床转化挑战与未来方向07总结与展望目录01肿瘤微环境纤维化程度的空间评估ONE02引言：肿瘤微环境纤维化——被忽视的"第三维度"ONE引言：肿瘤微环境纤维化——被忽视的"第三维度"在肿瘤研究的演进历程中，学界长期聚焦于肿瘤细胞自身的基因突变、信号通路异常等"细胞内在因素"，却一度忽视了肿瘤微环境（TumorMicroenvironment,TME）这一"细胞外在因素"的核心作用。随着研究的深入，TME被证实不仅是肿瘤生长的"土壤"，更是调控肿瘤进展、转移、治疗抵抗的关键舞台。而TME中的纤维化——以癌相关成纤维细胞（Cancer-AssociatedFibroblasts,CAFs）活化、细胞外基质（ExtracellularMatrix,ECM）过度沉积与重塑为主要特征的病理改变，逐渐成为连接慢性炎症、组织修复与恶性转化的核心纽带。引言：肿瘤微环境纤维化——被忽视的"第三维度"传统认知中，纤维化常被视为肿瘤的"被动反应"：肿瘤细胞分泌细胞因子激活成纤维细胞，后者大量合成胶原、纤维连接蛋白等ECM，形成致密的"纤维化屏障"。然而，近十年的颠覆性研究发现，纤维化绝非静态的"物理填充物"，而是动态的"信号枢纽"——它通过机械力传导（如基质刚度增加）、生长因子富集（如TGF-β、PDGF）、免疫细胞募集与极化（如巨噬细胞M2型极化）等多重机制，主动驱动肿瘤细胞增殖、侵袭血管、逃避免疫监视，并限制化疗药物、免疫检查点抑制剂等治疗剂的渗透。例如，在胰腺导管腺癌（PDAC）中，致密的纤维化基质被形象地称为"生物学armor"，不仅为肿瘤细胞提供物理保护，更通过"间质高压"阻碍药物递送，导致临床治疗有效率不足10%。引言：肿瘤微环境纤维化——被忽视的"第三维度"然而，我们对肿瘤纤维化的理解长期受限于"二维视角"：传统评估方法（如Masson三色染色、羟脯氨酸含量测定、免疫组化IHC）多依赖组织切片的"平面观察"，或对整体组织进行"平均化量化"，忽略了纤维化在肿瘤组织中的"空间异质性"——即不同区域（如肿瘤中心、浸润边缘、癌旁正常组织）纤维化程度的差异，以及纤维化与肿瘤细胞、免疫细胞、血管内皮细胞等的"空间互作模式"。这种"空间信息的缺失"，导致我们难以回答以下关键问题：纤维化是否在特定区域（如肿瘤-宿主交界处）主导转移起始？不同纤维化亚型（如胶原密集型vs弹性纤维型）是否对应不同的免疫微环境？是否存在"纤维化热点区域"，其特征可作为治疗靶点？引言：肿瘤微环境纤维化——被忽视的"第三维度"空间评估技术的突破，为解决这些难题提供了钥匙。通过在保留组织空间结构的前提下，对纤维化程度、分布及其与细胞成分的互作进行原位、三维、定量化分析，我们得以从"平面"走向"立体"，从"整体平均"走向"区域异质性"，从"相关性观察"走向"机制解析"。本文将系统阐述肿瘤微环境纤维化空间评估的生物学基础、技术方法、应用场景及未来方向，旨在为肿瘤基础研究、精准诊断和治疗策略开发提供新视角。二、肿瘤微环境纤维化的生物学基础：从"被动沉积"到"主动调控"1纤维化的核心驱动者：CAF的活化与异质性纤维化的核心效应细胞是成纤维细胞，而在肿瘤微环境中，静息组织成纤维细胞（ResidentFibroblasts,RFs）在肿瘤细胞、免疫细胞分泌的细胞因子（如TGF-β、PDGF、IL-6）和生长因子作用下，被激活转化为具有高度增殖、迁移和ECM合成能力的癌相关成纤维细胞（CAFs）。CAFs并非均一的细胞群体，根据表面标志物、基因表达谱和功能特征，可至少分为以下亚群（以胰腺癌为例）：-肌成纤维细胞样CAFs（myCAFs）：高表达α-平滑肌肌动蛋白（α-SMA）、胶原I（COL1A1），ECM合成能力极强，是纤维化基质的主要来源，常见于肿瘤实质区域；-炎性CAFs（iCAFs）：高表达IL-6、趋化因子（CXCL1、CXCL2），通过分泌细胞因子招募髓源抑制细胞（MDSCs）和M2型巨噬细胞，形成免疫抑制微环境，多分布于肿瘤间质区；1纤维化的核心驱动者：CAF的活化与异质性-抗原呈递CAFs（apCAFs）：低表达ECM相关基因，高表达MHC-II类分子，具有潜在抗原呈递功能，可能与T细胞互作相关，其在纤维化中的作用尚存争议。值得注意的是，CAF亚群并非固定不变，而是可塑性极强——在不同肿瘤类型、不同发展阶段甚至不同治疗压力下，CAFs可在不同亚群间转化（如myCAFs与iCAFs的动态平衡）。这种"异质性与可塑性"是纤维化空间异质性的细胞基础：例如，在乳腺癌早期，iCAFs主导的"炎性纤维化"可能促进血管生成；而在晚期，myCAFs主导的"致密纤维化"则驱动转移和耐药。2ECM的重塑：从"结构支持"到"功能调控"CAFs活化最显著的特征是ECM的过度沉积与异常重塑。ECM不仅是细胞附着的"骨架"，更是细胞信号传导的"介质"。肿瘤纤维化中的ECM改变主要包括：-成分改变：I型、III型胶原沉积增加，弹性纤维断裂或异常交联，糖胺聚糖（如透明质酸）含量升高，基底膜成分（如层粘连蛋白）降解与重塑；-结构改变：ECM从规则的"纤维网络"变为致密、紊乱的"致密胶原束"，形成"纤维化条索"（FibroticStrands），将肿瘤细胞包裹成"细胞巢"；-理化性质改变：基质刚度（Stiffness）显著升高（从正常组织的0.1-1kPa增至肿瘤组织的5-20kPa），激活肿瘤细胞上的机械感应受体（如整合素Integrin、YAP/TAZ通路），促进"上皮-间质转化"（EMT）和侵袭。2ECM的重塑：从"结构支持"到"功能调控"更关键的是，ECM并非被动的"沉积产物"，而是主动的"信号调节器"：例如，胶原纤维的交联可通过"隐藏"或"暴露"生长因子结合位点（如TGF-β的潜伏相关肽LAP），调控其活化；透明质酸的降解片段可结合TLR2/4受体，激活NF-κB通路，促进炎症反应。这种"ECM-细胞"的双向互作，是纤维化空间调控的核心机制。2.3纤维化的空间功能分区：从"均质屏障"到"功能微域"基于CAFs亚群和ECM特征的不同，肿瘤组织中的纤维化可划分为具有特定功能的"空间微域"（SpatialMicrodomains）：-肿瘤实质边缘区（Tumor-StromaInterface）：以myCAFs为主，ECM致密度高，形成"侵袭前沿"（InvasiveFront）。此处纤维化不仅限制免疫细胞浸润（如T细胞被胶原阻滞），还为肿瘤细胞提供"迁移轨道"（胶原纤维的定向排列引导细胞定向迁移），是转移起始的关键区域；2ECM的重塑：从"结构支持"到"功能调控"-肿瘤间质区（StromalCompartment）：以iCAFs为主，富含免疫抑制细胞（TAMs、MDSCs），形成"免疫豁免区"。纤维化通过高表达成纤维细胞活化蛋白（FAP）、基质金属蛋白酶（MMPs）等，抑制细胞毒性T细胞（CTLs）功能，促进调节性T细胞（Tregs）扩增；-癌旁正常组织区（PeritumoralNormalTissue）：以RFs为主，ECM成分相对正常，但可因肿瘤"远端效应"（如TGF-β旁分泌）出现轻度纤维化，形成"肿瘤-正常组织过渡带"，是肿瘤复发和浸润的潜在起点。理解这些"功能微域"的空间分布，是解析纤维化在肿瘤中作用的前提，也是空间评估的核心目标。03传统评估方法的局限与空间评估的必要性ONE1传统评估方法：从"平面"到"平均"的认知局限在空间评估技术普及前，肿瘤纤维化的评估主要依赖以下方法，均存在显著的"空间信息缺失"：-形态学染色：如Masson三色染色（胶原呈蓝色）、天狼星红染色（胶原在偏振光下呈红/绿色区分I/III型），通过光镜观察ECM形态，但仅能提供"定性"或"半定量"结果（如"轻度纤维化""+++阳性"），且依赖病理医师主观经验；-生化检测：如羟脯氨酸含量测定（羟脯氨酸是胶原特有氨基酸，可反映整体ECM沉积量），或免疫印迹（WB）/qPCR检测胶原、α-SMA等标志物表达，但均破坏组织空间结构，无法反映纤维化的区域分布；-免疫组化（IHC）：通过特异性抗体（如α-SMA、FAP、COL1A1）标记CAFs或ECM，结合图像分析软件（如ImageJ）计算"阳性面积百分比"，但仍局限于二维切片，且无法区分不同区域（如肿瘤中心vs边缘）的纤维化差异。1传统评估方法：从"平面"到"平均"的认知局限这些方法的共同缺陷是"以偏概全"：将肿瘤组织视为"均质整体"，忽略了纤维化的"空间异质性"。例如，同一例胰腺癌的肿瘤中心可能因坏死导致纤维化程度低，而浸润边缘因CAFs活化呈高纤维化，但传统方法给出的"平均纤维化评分"会掩盖这种关键差异，导致临床误判。3.2空间评估的必要性：从"相关性"到"因果性"的跨越空间评估的价值，在于通过保留组织空间结构的信息，解决传统方法无法回答的"空间问题"，推动肿瘤研究从"描述相关性"向"解析因果性"深化：-揭示空间异质性与临床预后的关联：纤维化的"空间分布模式"（如边缘区高纤维化vs均匀分布）比"整体纤维化程度"更能准确预测预后。例如，在结直肠癌中，"浸润边缘区纤维化条索"的存在与淋巴结转移和不良预后显著相关；而在乳腺癌中，"肿瘤内纤维化热点区域"（局部胶原沉积>50%）与内分泌治疗耐药正相关；1传统评估方法：从"平面"到"平均"的认知局限-解析纤维化与细胞互作的"局部微环境"：传统方法无法在同一视野下同时观察纤维化与免疫细胞的空间位置关系，而空间评估可直观展示"CAF-T细胞免疫突触""胶原包裹的PD-L1+肿瘤细胞"等互作模式，阐明纤维化如何通过"物理屏障"和"信号抑制"双重机制逃避免疫监视；-指导"空间靶向"治疗策略：不同纤维化微域的机制不同，对应的治疗靶点也应各异。例如，靶向myCAFs的胶原合成（如赖氨酰氧化酶LOX抑制剂）可能适用于"致密纤维化"区域，而靶向iCAFs的细胞因子分泌（如IL-6中和抗体）可能更适合"炎性纤维化"区域。空间评估可识别优势纤维化亚型，实现"精准空间靶向"。简言之，空间评估不仅是技术方法的革新，更是肿瘤微环境研究思维的转变——从"整体观"走向"区域观"，从"静态描述"走向"动态解析"，从"单一细胞"走向"细胞-基质互作网络"。04空间评估的技术方法：从"成像"到"解析"的技术体系ONE空间评估的技术方法：从"成像"到"解析"的技术体系肿瘤微环境纤维化程度的空间评估，依赖于"成像技术"与"数据分析"两大支柱。前者负责在原位获取纤维化的空间分布信息，后者负责对海量图像数据进行定量化、智能化解析。以下按技术原理和应用场景，系统介绍当前主流的空间评估方法。4.1基于组织病理学图像的空间分析：从"切片"到"数字"1.1多模态组织成像：捕获纤维化的"空间全景"组织病理学图像是空间评估的基础，通过多模态成像技术，可同步获取纤维化、细胞类型和空间结构的信息：-常规染色与特殊染色：HE染色提供组织整体形态（如肿瘤巢、间质分布），Masson三色染色和天狼星红染色特异性标记胶原纤维，通过"全景切片扫描技术"（如AperioAT2、HamamatsuNanoZoomer）获得高分辨率（0.25-1μm/pixel）的整张切片图像，为后续空间分析提供"数字底图"；-免疫荧光/多重免疫组化（mIHC）：通过荧光标记或显色标记，同时检测多种纤维化相关标志物（如α-SMA+CAFs、COL1A1+胶原）和细胞标志物（如CD8+T细胞、CK+肿瘤细胞），实现"纤维化-细胞"的空间共定位。例如，利用Opal™七色荧光标记系统，可在同一切片上标记FAP、α-SMA、CD68、CD3、CD20、CK和DAPI，直观展示CAFs、巨噬细胞、T细胞和B细胞在纤维化基质中的空间分布；1.1多模态组织成像：捕获纤维化的"空间全景"-空间转录组技术（SpatialTranscriptomics,ST）：结合RNA测序与组织空间信息，可在保留组织原位结构的前提下，检测数千个基因在组织空间中的表达分布。例如，VisiumSpatialGeneExpression（10xGenomics）通过在载玻片上固定捕获探针，结合组织切片HE染色，可绘制"基因表达空间图谱"，识别与纤维化相关的"基因表达微域"（如高表达COL1A1、ACTA2的区域）。1.2数字病理与图像分析：从"视觉观察"到"定量计算"获取多模态图像后，需通过数字病理技术和图像分析算法实现纤维化程度的定量化评估：-图像预处理：包括去噪（如非局部均值去噪）、色彩标准化（校正不同染色批次差异）、组织区域分割（区分肿瘤、间质、坏死区域）等步骤，确保分析结果的准确性和可重复性；-纤维化区域分割：基于传统机器学习（如阈值分割、区域生长）或深度学习（如U-Net、MaskR-CNN）算法，自动识别图像中的胶原纤维区域（Masson/天狼星红染色）或CAF标记区域（α-SMA/FAPIHC）。例如，训练U-Net模型标注Masson染色切片中的蓝色胶原区域，可避免人工主观误差，实现"像素级"纤维化区域分割；-空间特征提取：在分割基础上，计算反映纤维化空间异质性的多维度特征，包括：1.2数字病理与图像分析：从"视觉观察"到"定量计算"04030102-密度特征：纤维化面积占比（FibroticAreaFraction,FAF）、CAF密度（cells/mm²）；-分布特征：纤维化空间分布模式（如聚集型、均匀型、边缘型）、空间自相关指数（Moran'sI，衡量纤维化区域的聚集程度）；-纹理特征：胶原纤维的方向性（方向角直方图）、规则性（灰度共生矩阵GLCM特征）、复杂度（分形维数），反映纤维化基质的结构特性；-邻域特征：纤维化区域内/外特定细胞的比例（如"纤维化区域内CD8+T细胞密度"）、纤维化与血管/神经的距离（"最近邻距离"）。1.2数字病理与图像分析：从"视觉观察"到"定量计算"2基于先进成像技术的空间分析：从"二维"到"三维"传统组织切片是"二维平面"，无法反映纤维化的三维空间结构。先进成像技术通过光学或物理方法，实现纤维化的三维重构与动态监测。4.2.1共聚焦显微镜与多光子显微镜：实现"亚细胞级"三维成像-激光共聚焦显微镜（ConfocalMicroscopy）：通过针孔过滤杂散光，获得高分辨率（xy平面200nm，z轴向500nm）的光学切片，通过Z轴扫描重构组织的三维结构。例如，结合第二谐波generation（SHG）成像技术（无需染色，直接检测胶原纤维的SHG信号），可无创、高特异性地重构肿瘤组织中胶原纤维的三维网络，分析胶原纤维的密度、方向性和连通性；1.2数字病理与图像分析：从"视觉观察"到"定量计算"2基于先进成像技术的空间分析：从"二维"到"三维"-多光子显微镜（MultiphotonMicroscopy,MPM）：利用长波长激发光，实现组织深层（可达1mm）成像，减少光损伤，适合活体或厚组织样本。例如，在胰腺癌小鼠模型中，通过MPM结合SHG和双光子激发（TPEF）标记肿瘤细胞（如GFP+），可实时观察胶原纤维网络随肿瘤进展的重塑过程，以及肿瘤细胞沿胶原纤维的"集体迁移"行为。4.2.3光学相干层析成像（OpticalCoherenceTomography,OCT）：迈向临床"空间评估"OCT是一种非侵入性、高分辨率（10-20μm）的成像技术，类似"光学超声"，通过检测生物组织背向散射光的干涉信号，生成组织横截面图像，已广泛应用于眼科和心血管领域。1.2数字病理与图像分析：从"视觉观察"到"定量计算"2基于先进成像技术的空间分析：从"二维"到"三维"近年来，OCT被尝试用于肿瘤纤维化的临床评估：例如，在乳腺癌手术中，OCT可实时检测肿瘤边缘的纤维化程度，指导手术范围；在胰腺癌穿刺活检中，OCT图像中"高散射信号区域"与胶原沉积显著相关，可作为辅助诊断指标。OCT的优势在于"无创、快速、可重复"，有望成为肿瘤纤维化空间评估的临床转化工具。4.3基于计算生物学的空间分析：从"数据"到"知识"随着空间组学数据的爆炸式增长（如ST、mIHC、MPM数据），计算生物学方法成为从"海量图像"到"生物学知识"的关键桥梁。3.1空间转录组数据分析：解码"基因-空间"关联空间转录组数据的核心挑战是"空间降维与聚类"：将数千个基因表达矩阵与空间坐标关联，识别具有相似基因表达模式的"空间区域"（SpatialDomains）。常用方法包括：01-空间聚类算法：如BaySpace（基于贝叶斯模型，识别空间连续且基因表达相似的区域）、Squidpy（基于图神经网络，构建空间邻域网络，识别基因表达空间模块）；02-空间轨迹推断：如Slingshot（基于ST数据，推断CAFs亚群在不同空间区域的分化轨迹，解析纤维化的动态演化过程）；03-空间差异表达分析：如SPARK（考虑空间相关性，识别在特定空间区域高表达的纤维化相关基因，如COL1A1在肿瘤边缘区的特异性表达）。043.1空间转录组数据分析：解码"基因-空间"关联4.3.2机器学习与深度学习：实现"空间模式"识别与预后预测机器学习算法可从高维空间数据中提取与临床表型相关的"纤维化空间模式"，实现精准预后预测和疗效预测：-监督学习：以临床预后（如生存期、治疗反应）为标签，训练分类器（如随机森林、支持向量机）或预测模型（如Cox比例风险模型），识别与预后相关的纤维化空间特征组合。例如，在肝癌中，"肿瘤边缘区高胶原密度+内部低T细胞浸润"的空间模式可作为预测复发的独立指标；-无监督学习：如空间自组织映射（SOM）、深度嵌入聚类（DEC），无依赖临床标签，仅基于空间特征将样本分为不同"纤维化空间亚型"，并解析各亚型的分子特征（如基因突变、免疫细胞浸润）和治疗敏感性；3.1空间转录组数据分析：解码"基因-空间"关联-生成式模型：如生成对抗网络（GAN）、扩散模型，可模拟纤维化空间结构的生成过程，或生成"合成纤维化图像"用于数据增强（解决临床样本量不足的问题）。3.3空间多组学整合：构建"纤维化互作网络"单一组学数据难以全面揭示纤维化的复杂机制，整合基因组、转录组、蛋白组和代谢组等多组学数据，结合空间信息，可构建"纤维化-细胞-信号通路"的互作网络。例如，通过整合ST数据（基因表达空间分布）、scRNA-seq数据（单细胞转录组）和WES数据（肿瘤基因组），可解析"特定突变（如KRAS）如何通过激活TGF-β信号，驱动CAFs在肿瘤边缘区活化并沉积胶原，进而促进免疫逃逸"的完整机制。05空间评估在肿瘤研究中的应用：从"机制"到"临床"的转化ONE空间评估在肿瘤研究中的应用：从"机制"到"临床"的转化肿瘤微环境纤维化空间评估的价值，最终体现在对基础研究、临床诊断和治疗的指导作用上。以下结合具体肿瘤类型，阐述空间评估的应用场景。5.1胰腺导管腺癌（PDAC）：解密"纤维化装甲"的时空动态PDAC是最典型的"纤维化依赖型肿瘤"，其纤维化基质占肿瘤体积的50%-90%，形成致密的"desmoplasticreaction"。空间评估揭示了PDAC纤维化的关键时空特征：-空间异质性：通过mIHC和ST分析发现，PDAC组织可分为"核心区"（肿瘤细胞密集，纤维化程度低，坏死多见）、"中间区"（CAFs和胶原密集，myCAFs为主，免疫抑制细胞富集）和"边缘区"（iCAFs为主，T细胞浸润但功能抑制，转移起始活跃）；空间评估在肿瘤研究中的应用：从"机制"到"临床"的转化-动态演化：在PDAC发展进程中，从pancreaticintraepithelialneoplasia（PanIN，癌前病变）到早期浸润癌，纤维化从"稀疏、规则"逐渐变为"致密、紊乱"，胶原刚度增加10倍以上；通过MPM活体成像观察到，肿瘤细胞沿胶原纤维"定向迁移"，形成"沿纤维化条索的侵袭模式"；-治疗指导：空间分析发现，吉西他滨等化疗药物难以穿透"高纤维化中间区"，导致治疗失败；而靶向CAFs的透明质酸酶（PEGPH20）可降解ECM，降低间质高压，提高药物渗透率——这一策略在临床试验中虽未完全成功（因促进转移风险），但为"纤维化调节"联合治疗提供了思路。2乳腺癌：解析"纤维化亚型"与治疗反应的关联乳腺癌的纤维化程度与分子亚型显著相关：三阴性乳腺癌（TNBC）纤维化程度最高，luminalA型最低。空间评估进一步揭示了不同纤维化亚型对治疗的影响：-纤维化空间模式与免疫治疗反应：在TNBC中，"肿瘤内纤维化热点区域"（局部胶原沉积>50%）与PD-L1+肿瘤细胞和CD8+T细胞的"空间共定位"显著相关，而"纤维化包裹型"（肿瘤细胞被胶原完全包裹）则与免疫治疗耐药相关；通过空间转录组分析发现，热点区域高表达CXCL9/10等T细胞趋化因子，提示"纤维化相关免疫微环境"可能预测PD-1抑制剂疗效；-CAF亚群与内分泌治疗耐药：在luminal型乳腺癌中，myCAFs主导的"致密纤维化"可通过分泌肝细胞生长因子（HGF），激活HER3/AKT通路，导致他莫昔芬耐药；空间mIHC显示，耐药患者肿瘤边缘区myCAFs密度显著高于敏感患者，提示靶向myCAFs（如FGFR抑制剂）可逆转耐药。2乳腺癌：解析"纤维化亚型"与治疗反应的关联5.3结直肠癌（CRC）：揭示"纤维化-免疫"互作对预后的影响CRC的纤维化主要集中在肿瘤浸润边缘，形成"促转移微环境"。空间评估证实：-纤维化条索与转移起始：通过连续切片三维重构发现，CRC细胞的"微转移灶"多位于"纤维化条索"的末端，且条索内富含血管内皮生长因子（VEGF），提示纤维化不仅提供"物理轨道"，还通过"血管生成支持"促进转移；-纤维化与免疫排斥：空间分析显示，高纤维化边缘区的CD8+T细胞密度显著低于低纤维化区域，且T细胞多位于纤维化基质"外部"，无法浸润至肿瘤实质；进一步机制研究发现，纤维化基质高表达层粘连蛋白α5链（LNα5），可与T细胞表面的α6β1整合素结合，抑制T细胞迁移——这一发现为"靶向LNα5-整合素轴"的免疫联合治疗提供了依据。06临床转化挑战与未来方向ONE临床转化挑战与未来方向尽管肿瘤微环境纤维化空间评估取得了显著进展，从基础研究走向临床应用仍面临多重挑战，同时孕育着新的突破方向。1当前挑战1.1技术标准化与可重复性空间评估涉及样本采集（如穿刺vs手术组织）、处理（固定时间、温度）、成像（分辨率、参数设置）和数据分析（算法选择、参数优化）等多个环节，各环节的差异可导致结果不可重复。例如，不同实验室的Masson染色条件不同，胶原颜色存在差异，影响图像分割的准确性；空间转录组的捕获效率依赖组织厚度，过厚或过薄均会导致基因表达信号丢失。建立标准化的"空间评估操作流程（SOP）"，是推动临床转化的前提。1当前挑战1.2数据分析与解读的复杂性空间组学数据（如ST）具有"高维度、高稀疏性"特点（一张切片含数万个spot，每个spot检测数千个基因，但多数基因表达为0），传统生物信息学方法难以有效分析。此外，空间特征的生物学意义尚不明确——例如，"胶原纤维的方向性"与"肿瘤侵袭方向"是否存在因果关系？"纤维化区域内T细胞密度"与"T细胞功能"是否直接相关？需要结合功能实验验证，避免"数据过度解读"。1当前挑战1.3临床整合的实用性障碍当前空间评估多基于术后组织样本，难以指导实时治疗决策。而穿刺活检组织量少，难以满足多模态成像和空间组学的需求。此外，空间评估的成本较高（如ST单样本成本约数千美元），限制了其在常规临床中的应用。开发"低样本量、低成本、高效率"的空间评估技术，是实现临床转化的关键。2未来方向2.1多模态空间技术整合单一技术难以全面解析纤维化的复杂机制，未来将朝着"多模态融合"方向发展：例如，将ST（基因表达空间分布）与MPM（胶原纤维三维结构）结合，可构建"基因-结构"互作图谱；将OCT（无创成像）与液体活检（纤维化相关标志物如COL1A1、FAP的ctDNA）结合，可实现"无创-有创"互补的动态纤维化监测。2未来方向2.2人工智能辅助的自动化分析深度学习模型（如VisionTransformer、DiffusionModel）可自动识别复杂的空间模式，减少人工干预。例如，训练AI模型直接从HE染色切