综述：空间组学在心血管研究中的应用及前景

本文综述空间组学（如空间转录组学等）在心血管研究中的应用、挑战与未来展望。

　　

一、引言

心血管疾病严重威胁全球健康，发病率逐年上升，对其进行研究意义重大。空间组学技术的出现为心血管研究带来了新契机，它整合高通量组学与空间分辨率，能从转录组、蛋白质组、代谢组等多层面揭示心血管组织中细胞的分子特征，为理解心血管疾病的发生发展机制提供了全新视角。

二、空间组学技术概述

空间组学旨在探究组织内细胞的精确定位和空间关系对其功能及相互作用的影响。它主要包含空间转录组学、空间蛋白质组学、空间代谢组学、空间基因组学和空间表观基因组学这 5 个分支。这些技术通过将基因组、转录组等方法与高分辨率成像和分子标记相结合，可在单细胞水平原位揭示细胞的分子特征，为疾病诊疗带来新方向。

三、单细胞组学与空间组学的关联

单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）和单核 RNA 测序（snRNA-seq）虽能在单细胞水平进行高通量基因表达分析，但在样本制备过程中会破坏细胞的空间背景，丢失关键信息，且可能引入转录假象和偏差。而空间组学技术恰好弥补了这一缺陷，能够在保留空间信息的同时进行基因表达分析，二者相互补充，有助于更全面地理解生物系统。

四、空间组学技术的发展

在过去十年间，空间组学技术取得了爆发式发展。众多技术不断涌现，各有特点和优势。例如，空间转录组学中的 Tomo-seq、Visium 等技术，依据原理可分为基于测序和基于成像两类，它们在样本要求、物种兼容性、通量、分辨率等方面存在差异；空间蛋白质组学有 GeoMx DSP、CODEX 等平台，分别基于抗体依赖的空间质谱和循环抗体成像等原理；空间代谢组学常用 MALDI 2 tims-TOF FLEX、AFADESI-MSI 等技术进行代谢物分析；空间表观基因组学和空间基因组学也有各自的关键技术和应用领域。

五、空间组学各分支技术原理与应用

空间转录组学：聚焦于在组织切片上绘制基因表达图谱，以揭示特定生理或病理状态下细胞的空间分布和功能。基于成像的技术（如 Xenium、MERSCOPE 等）可实现亚细胞分辨率，但通量较低；基于测序的技术（如 Visium、Tomo-seq 等）能覆盖更大范围的组织切片，但分辨率相对较低。目前，空间转录组学已广泛应用于心血管疾病研究，在心脏发育、疾病机制探索、药物靶点发现等方面发挥着重要作用。

空间蛋白质组学：致力于捕获蛋白质的空间信息，研究其对细胞功能和亚细胞定位的影响。当前技术主要基于质谱和抗体标记，可分为基于抗体的靶向空间蛋白质组学和基于质谱的非靶向空间蛋白质组学。该技术在心血管疾病研究中虽应用相对较少，但已在探索蛋白质空间分布、疾病机制和潜在治疗靶点等方面展现出潜力。

空间代谢组学：基于质谱成像技术，能够同时获取生物组织中内源性和外源性代谢物的分子结构、含量及空间分布信息，对研究组织、器官或特定亚结构中的代谢异质性、积累和调控具有重要意义。在心血管领域，其主要应用于动脉粥样硬化等疾病的研究，通过分析代谢物的空间分布来揭示疾病机制。

空间表观基因组学和空间基因组学：这两种技术是空间组学的新兴分支。空间表观基因组学通过分析染色质可及性、组蛋白修饰和 DNA 甲基化模式等，了解表观遗传信息的空间组织；空间基因组学则关注遗传物质在细胞核内的空间排列及其对细胞功能的影响。尽管目前在心血管领域的研究较少，但随着技术发展，有望成为重要研究工具。

六、空间组学在心血管研究中的应用

健康心血管系统研究

心脏解剖结构：借助空间组学技术，研究人员绘制了心脏的细胞和分子结构图谱，发现了心脏传导系统细胞的特征和分布，以及心脏内在神经系统形成的独特结构，为理解心血管生物学提供了重要依据。

心血管发育：通过创建胚胎心脏发育的转录图谱，研究人员揭示了心脏发育过程中不同阶段的基因表达特征，发现了心肌细胞（CM）的异质性和分化调控机制，以及动脉瓣膜发育的关键分子，为心血管疾病的治疗提供了潜在靶点。

心血管衰老：研究表明，在心脏衰老过程中，CMs 的基因表达发生显著变化，心脏组织的空间结构也受到破坏。这些发现有助于深入理解心血管衰老的机制，为延缓衰老相关心血管疾病的发生提供思路。

心血管免疫微环境：整合空间多组学技术，研究人员发现了免疫细胞在心脏中的异质分布及其功能差异，揭示了免疫微环境在心血管疾病发生发展中的作用。

心血管疾病研究

动脉粥样硬化：空间转录组学揭示了动脉粥样硬化斑块中巨噬细胞的浸润、分子特征和细胞间相互作用，以及平滑肌细胞（SMCs）的增殖和表型变化与疾病进展的关系；空间蛋白质组学分析了斑块中蛋白质的空间分布和代谢变化，为理解疾病机制提供了新视角。

心肌梗死：通过空间转录组学和蛋白质组学，研究人员深入了解了心肌梗死过程中不同细胞类型的变化、细胞间相互作用以及代谢适应性，发现了潜在的治疗靶点和促进心肌再生的细胞生态位。

心肌病：针对不同类型的心肌病（如肥厚型心肌病、致心律失常性右室心肌病等），空间组学技术揭示了其特征性的基因表达变化、细胞组成改变和纤维化相关机制，为疾病诊断和治疗提供了重要信息。

心力衰竭：空间转录组学检测到心力衰竭患者心脏组织中区域特异性的基因表达变化，以及相关信号通路的异常，有助于理解疾病进展机制并开发靶向治疗策略。

其他心血管疾病：空间组学在心脏黏液瘤、主动脉夹层、病毒性心肌炎、先天性心脏病等疾病的研究中也发挥了重要作用，揭示了疾病相关的分子特征、细胞变化和潜在治疗靶点。

七、空间组学技术的样本制备与数据分析

样本制备：空间组学研究的样本制备方法包括福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）、新鲜冷冻和固定冷冻等。FFPE 样本适合长期保存和回顾性研究，但可能存在分子改变；新鲜冷冻样本能较好地保存分子完整性，但需要特殊的储存条件；固定冷冻样本则结合了两者的优点。此外，激光捕获显微切割（LCM）技术可用于获取组织中特定区域的样本，提高空间分辨率，但存在样本通量和测序多重性的限制。

数据分析：空间组学产生的大量复杂数据需要专门的分析工具。Squidpy、Seurat、Giotto 等工具可用于空间分子数据分析，包括数据探索、聚类和可视化等；SpatialGlue、SLAT 等平台则用于整合多组学数据。然而，数据整合、空间分辨率和计算复杂性等问题仍然是当前面临的挑战，机器学习有望为解决这些问题提供新途径。

八、挑战与展望

尽管空间组学在心血管研究中取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。例如，多数空间组学平台的组织分析面积有限，难以全面呈现心脏的复杂结构；正常心脏样本获取困难，限制了研究的开展；数据整合和分析方法有待进一步完善。

未来，空间组学技术有望在以下方面取得突破：一是提高测序技术的空间分辨率、测序深度和检测通量；二是加强多组学技术的整合，更全面地解析生物系统；三是借助纳米机器人等技术实现原位空间多组学检测；四是利用人工智能实现空间组学技术的自动化，降低成本、提高效率；五是通过空间多组学技术发现个性化的 “空间靶点”，推动精准医学发展。