Cell：一个创新性空间转录组学平台—以亚细胞精度创建分子图谱

Max delbrck中心Nikolaus Rajewsky实验室的研究人员开发了一个开源平台，可以从患者组织样本中以亚细胞精度创建分子图谱，从而可以进行详细的研究，并有可能增强常规临床病理学。这项研究发表在《细胞》杂志上。

　　

Max delbrck中心Nikolaus Rajewsky实验室的研究人员开发了一个开源平台，可以从患者组织样本中以亚细胞精度创建分子图谱，从而可以进行详细的研究，并有可能增强常规临床病理学。这项研究发表在《细胞”。

Nikolaus Rajewsky教授的系统生物学实验室的研究人员开发了一个名为Open-ST的空间转录组学平台，使科学家能够在三维空间中重建组织内细胞中的基因表达。该平台生成的这些地图具有如此高的分辨率，以至于研究人员能够看到在传统的2D表示中经常丢失的分子和(亚)细胞结构。这篇论文发表在《细胞》杂志上。

在小鼠大脑组织中，Open-ST能够以亚细胞分辨率重建细胞类型。在一名头颈癌患者的肿瘤组织和健康的转移性淋巴结中，该平台捕获了免疫、基质和肿瘤细胞群的多样性。它还表明，这些细胞群在原发肿瘤内围绕通信热点组织，但这种组织在转移中被破坏。

这些见解可以帮助研究人员了解癌细胞如何与周围环境相互作用，并有可能开始探索它们如何逃避免疫系统。数据还可用于预测个别患者的潜在药物靶点。该平台不仅限于癌症，还可用于研究任何类型的组织和生物体。

“我们认为这些类型的技术将帮助研究人员发现药物靶点和新的治疗方法，”Nikos Karaiskos博士说，他是Max delbrck中心柏林医学系统生物学研究所Rajewsky实验室的高级科学家，也是该论文的通讯作者。

揭示组织的空间复杂性

转录组学是研究细胞或细胞群中的基因表达，但通常不包括空间信息。然而，空间转录组学在给定的组织样本中测量空间中的RNA表达。Open-ST提供了一种经济高效、高分辨率、易于使用的方法，可以捕获组织切片的组织形态和空间转录组学。连续2D地图可以对齐，将组织重建为3D“虚拟组织块”。

“了解病变组织中细胞之间的空间关系对于破译驱动疾病进展的复杂相互作用至关重要，Open-ST数据允许系统地筛选细胞-细胞相互作用，以发现健康和疾病的机制以及重新编程组织的潜在方法。”

来自癌症组织的Open-ST图像也突出了3D肿瘤/淋巴结边界的潜在生物标志物，这些生物标志物可能作为新的药物靶点。“这些结构在二维分析中是不可见的，只能在这种无偏的三维组织重建中看到，”该论文的第一作者Daniel León-Periñán说。

“我们已经达到了完全不同的精度水平，”Rajewsky补充道。“人们几乎可以导航到3D重建中的任何位置，识别单个细胞中的分子机制，或者健康细胞和癌细胞之间的边界，例如，这对于了解如何靶向疾病至关重要。”

具有成本效益和可获得的技术

Open-ST的一个显著优势是成本。商业上可用的空间转录组学工具可能非常昂贵。然而，Open-ST只使用标准的实验室设备，有效地捕获RNA，大大降低了成本。更低的成本还意味着研究人员可以扩大他们的研究规模，包括更大的样本量，例如研究患者群体。

研究人员已经免费提供了整个实验和计算工作流程，以便广泛使用。重要的是，该平台是模块化的，León-Periñán说，所以Open-ST可以适应特定的需求。“所有的工具都足够灵活，任何东西都可以调整或改变。”

“一个关键的目标是创造一种不仅强大而且易于使用的方法，通过降低成本和复杂性，我们希望让这项技术被更多人应用，加速发现。”