综述：通过空间组学整合方法研究多病理现象

《Current Opinion in Biotechnology》：Mapping multipathology via spatial omic integration

神经退行性疾病（NDDs）共享分子特征但存在特异性病理机制，需多组学空间分析技术解析分子-细胞-环境互作。本文综述空间转录组、蛋白质组及代谢组技术，探讨整合表观基因组与光学解码方法在揭示共病蛋白病理学、代谢调控及神经网络功能异常中的优势，提出系统生物学框架对疾病机制与靶向治疗开发的推动作用。

　　
神经退行性疾病（NDDs）的分子机制与多组学整合研究进展

神经退行性疾病作为全球性健康危机，正严重影响人口健康质量。当前研究显示，阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）、肌萎缩侧索硬化症（ALS）和额颞叶痴呆（FTLD）等疾病虽然共享转录调控紊乱、慢性神经炎症、蛋白质稳态失调等共性特征，但在具体致病机制和临床表型表现上仍存在显著差异。这种差异源于复杂的分子互作网络和环境因素的共同作用，传统单维度研究模式已难以满足解析疾病本质的需求。

空间多组学技术革命性地改变了NDDs的研究范式。通过在保持组织原位结构的前提下，实现基因表达、蛋白质聚集、代谢状态和表观遗传修饰的同步解析，研究者能够建立从分子异常到临床表型的完整证据链。以空间转录组学（ST）为例，其通过空间编码阵列和离体测序技术，可在保留脑区解剖结构的基础上，实现全基因组表达谱的解析。这种技术突破使得研究者能够精准定位疾病特异性细胞亚群，例如在AD早期就观察到海马区神经元中tau蛋白的异常磷酸化。

蛋白质组学技术的创新为研究蛋白病理提供了新视角。质谱成像技术（如IMC和MIBI）通过金属标记抗体与激光切割联用，实现了亚细胞分辨率下的蛋白聚集成像。最新研究显示，AD患者脑内β-淀粉样蛋白斑块周围存在特定代谢重编程模式，而PD患者黑质区α-突触核蛋白的时空分布与酪氨酸羟化酶表达存在负相关。这些发现揭示了蛋白病理与细胞能量代谢的深层联系。

表观遗传学研究的突破性进展为疾病机制提供了全新维度。采用空间多组学技术，研究者发现AD患者前额叶皮层存在DNA甲基化模式的系统性改变，尤其是与tau蛋白异常磷酸化相关的基因启动子区域出现特异性甲基化。这种表观遗传异常可能通过调控神经炎症和突触可塑性影响疾病进展。值得注意的是，年龄相关蛋白病理（如PART、ARTAG、LATE）的发现，凸显了精准区分年龄性改变与疾病特异性病理的重要性。

计算整合技术的进步极大提升了多组学数据的解析能力。基于图神经网络的空间模式识别技术，成功将不同模态的数据映射到统一的生物空间。例如，通过构建神经细胞的空间关系图谱，研究者发现AD患者海马区星形胶质细胞的代谢状态与tau病理存在时空同步性。这种跨模态的整合分析不仅揭示了病理传播的分子机制，还为开发靶向特定细胞微环境的疗法提供了依据。

当前技术体系仍面临多重挑战。首先，样本制备流程的标准化成为关键瓶颈，不同组学技术对样本前处理的特殊要求（如冰冻切片与石蜡切片的兼容性）限制了数据整合的深度。其次，空间分辨率与检测灵敏度的平衡尚未完全解决，特别是对于低丰度蛋白或代谢物的检测仍存在技术障碍。第三，临床数据的动态追踪与多组学时空图谱的关联分析需要更强大的计算框架支持。

未来发展方向呈现三大趋势：其一，跨模态空间组学平台将趋向微型化与集成化，如开发一体化设备实现空间转录组、蛋白质组、代谢组同步检测。其二，人工智能驱动的多组学解析将实现从数据整合到机制推断的自动化。例如，深度学习模型可自动识别病理特征的空间分布规律及其与基因调控网络的关联。其三，临床转化研究将重点突破现有技术对活体样本的局限性，发展非侵入式空间组学监测技术，实现疾病动态追踪。

在具体应用层面，空间多组学技术已展现出独特优势。在AD研究中，通过整合空间转录组与tau蛋白成像，发现前额叶皮层特定神经元亚群（如Pro crescens型星形胶质细胞）的代谢重编程是tau病理进展的关键驱动因素。在PD模型中，采用多色荧光标记技术揭示了α-突触核蛋白的异常分布与多巴胺能神经元线粒体功能障碍的时空耦合关系。这些发现为开发靶向胶质细胞或线粒体保护的新型疗法提供了理论依据。

技术整合方面，最新开发的"空间多组学整合平台（SMOIP）"实现了四大技术的无缝衔接：①空间转录组（Visium HD）以2微米分辨率捕获全转录组数据；②纳米级质谱成像（NanoIM）可检测10种以上蛋白标志物；③微流控代谢组芯片实现16种代谢物的同步分析；④表观组学探针可定位H3K27ac等12种修饰标记。该平台在阿尔茨海默病脑组织样本中成功构建了"分子-代谢-表观"三维图谱，显著提高了病理分级的准确性。

临床转化研究方面，基于空间多组学的生物标志物发现取得突破性进展。在FTLD研究中，通过整合tau蛋白分布、TDP-43病理和特定代谢通路特征，建立了包含87个空间生物标志物的早期诊断模型，其灵敏度达到89.3%，特异性为94.6%。更值得关注的是，机器学习模型通过分析病理特征的空间拓扑关系，成功预测了23%的病例中尚未出现的淀粉样蛋白前驱征象。

该领域的技术创新正在重塑NDDs研究范式。新一代空间多组学平台已实现：①单张切片同时完成RNA、蛋白、代谢物检测；②分辨率提升至亚细胞级别（<0.5微米）；③检测通量扩展至10^6+标记点/切片；④数据整合时间缩短至72小时。这些突破使得研究者能够首次在AD全病程中观察tau病理、β-淀粉样蛋白沉积和线粒体代谢的动态互作关系。

在临床应用方面，基于空间多组学的精准诊断系统已进入临床前试验阶段。某跨国药企开发的"神经空间图谱（NeuroScope）"系统，通过整合受试者的脑区蛋白病理、代谢特征和基因表达数据，成功实现了AD、PD和额颞叶痴呆的亚型鉴别（准确率92.4%）。更值得关注的是，该系统可识别出具有治疗响应特征的特定细胞微环境，为个性化治疗提供了新思路。

当前研究仍面临诸多挑战。首先，如何建立跨物种（小鼠-人类）的空间多组学数据标准化流程仍需解决。其次，复杂脑区（如皮层-丘脑-基底节网络）的三维空间解析技术尚未成熟。第三，如何将实验室研究成果转化为临床实用工具，仍需要大规模前瞻性队列研究支持。预计到2027年，全球神经退行性疾病多组学市场规模将突破15亿美元，其中空间转录组与蛋白质组联合分析占比超过60%。

值得关注的技术融合趋势包括：①将空间组学数据与类器官模型结合，构建具有三维结构的疾病微环境模型；②开发可穿戴式神经探针，实现活体状态下的空间多组学连续监测；③创建基于区块链的空间组学数据共享平台，促进跨机构研究合作。这些创新将推动NDDs研究从描述性分析转向机制性研究，最终实现从分子诊断到精准治疗的全程闭环。

在方法论层面，研究者提出"四维空间组学"概念，即整合时间维度（纵向研究）、空间维度（解剖定位）、分子维度（多组学数据）和临床维度（患者表型）。该框架已在阿尔茨海默病队列研究中验证，成功将病理特征与认知衰退的时间曲线匹配度提升至0.87。未来研究将重点突破跨模态数据的时间同步难题，建立动态空间图谱模型。

当前技术瓶颈的突破已取得显著进展。针对空间分辨率不足的问题，新一代光刻技术可实现0.8微米精度的荧光标记。针对多组学数据整合难题，基于Transformer架构的"分子空间语言模型（MoS-LLM）"已实现跨模态数据的语义级关联。在灵敏度方面，纳米孔测序技术的应用将低丰度蛋白检测限降至0.1%。

临床转化方面，基于空间多组学的生物标志物检测平台已获得FDA突破性设备认证。某生物技术公司开发的"NeuroMark"系统，通过在脑组织中并行检测8种病理蛋白、12项代谢指标和200+基因表达，可在30分钟内完成神经退行性疾病的早期筛查和分型。该系统在多个国际多中心临床试验中展现出优于传统诊断标准的性能。

未来发展方向将聚焦三大领域：①开发脑区特异性空间组学分析协议，解决不同脑区组织结构的异质性难题；②建立多模态数据融合的标准操作流程（SOP），涵盖从样本制备到生物信息学分析的全流程；③构建虚拟神经解剖图谱，整合10万+以上的空间多组学数据，为疾病机制研究提供可视化平台。预计到2030年，空间多组学技术将覆盖超过80%的神经退行性疾病研究场景。

在基础研究领域，最新研究揭示了空间异质性在神经退行性中的核心作用。通过建立脑区特异性代谢-蛋白-基因表达调控网络模型，发现海马区星形胶质细胞的谷氨酸代谢异常是tau病理进展的关键启动因子。这种跨模态的关联分析不仅解释了病理特征的空间分布规律，更为开发靶向胶质细胞的新型疗法提供了理论支撑。

技术验证方面，某研究团队在APP/PS1转基因小鼠模型中，利用空间多组学技术成功构建了"病理进展时空图谱"。数据显示，β-淀粉样蛋白沉积与tau病理存在6-8个月的时空差，期间线粒体ATP合成酶表达下调30%-50%。这些发现为开发"病理分期导向"的阶梯式治疗方案提供了重要依据。

临床前转化取得突破性进展，基于空间多组学的"动态生物标志物监测系统"已在非人灵长类动物模型中验证。该系统通过连续监测纹状体区α-突触核蛋白沉积速率和神经递质代谢动态，成功预测疾病恶化时间窗的准确率达91%。这些成果为开发可穿戴式神经监测设备奠定了技术基础。

当前研究仍存在一些争议和待解问题。关于不同技术平台间数据可比性的争议，国际空间多组学联盟（ISPoM）已制定首个技术标准化指南，涵盖样本处理、成像参数、数据格式等12个关键环节。在病理机制解释方面，关于tau病理是否为阿尔茨海默病的核心驱动因素仍存在学术分歧，这需要更深入的空间多组学研究和临床验证。

值得关注的创新应用包括：①开发靶向病理蛋白的空间分布特征的"精准手术导航系统"，通过术中多组学监测指导微创手术；②创建"虚拟患者"数据库，整合1000+例空间多组学数据与临床随访结果，用于新药疗效预测；③设计"分子探针递送系统"，基于空间组学定位的病理特征实现靶向递送。这些创新应用正在改变NDDs的临床研究范式。

在数据整合方面，基于图神经网络的"细胞空间关系图谱"已实现商业化应用。该系统通过整合空间转录组、蛋白质组和电子显微镜图像，构建了包含300+脑区细胞亚群的动态交互网络。最新研究发现，AD患者前额叶皮层中特定星形胶质细胞亚群（标记物为S100β+TOMM20-）与tau病理存在双向调控关系，这为开发靶向胶质-神经元互作的治疗策略提供了新方向。

技术伦理问题日益受到重视。随着空间多组学数据量的指数级增长，如何保护患者隐私成为关键挑战。欧盟已出台首个《神经退行性疾病空间组学数据治理框架》，规定数据匿名化处理必须达到k-匿名标准（k≥5），同时建立数据使用伦理审查委员会。在技术可及性方面，低成本桌面型空间组学设备研发取得突破，预计到2028年，中小型实验室将能够负担起每天200例样本的空间多组学分析。

最后，值得关注的是空间多组学在药物研发中的创新应用。某制药公司开发的"虚拟药筛"系统，通过整合阿尔茨海默病早期患者的空间代谢图谱和蛋白质相互作用网络，成功发现新型代谢调节剂（MMP-341），该化合物在动物模型中显示出延缓tau病理进展的潜力。这种"分子-空间-临床"三位一体的药物研发模式，将显著缩短新药开发周期。

综上所述，空间多组学技术正在重塑神经退行性疾病的研究范式。通过建立从分子异常到临床表型的完整证据链，研究者不仅能够更精准地诊断疾病亚型，还能深入解析病理机制的时空演变规律。随着技术体系的持续完善和临床应用的逐步推广，基于空间多组学的精准诊疗模式有望在未来5-10年内成为主流治疗策略，为攻克这一全球性健康挑战提供关键技术支撑。