Thor平台：整合空间转录组学与组织学的单细胞分辨率分析新工具

本研究针对当前空间转录组学(ST)分析工具缺乏组织学图像整合的局限性，开发了Thor平台。研究人员通过抗收缩马尔可夫扩散方法从spot级数据推断单细胞空间转录组，结合10个模块化分析工具和Mjolnir交互界面，在心脏衰竭、乳腺癌和小鼠嗅球等模型中验证了其单细胞分辨率分析能力。该研究实现了基因表达与细胞形态的精准关联，为组织生物学提供了全新的整体解读方案。

　　

在生命科学研究中，理解细胞在组织中的空间分布与其功能的关系至关重要。传统的空间转录组学技术虽然能提供基因表达的空间信息，但存在两大瓶颈：一是spot级分辨率难以捕捉单细胞水平的生物学过程；二是基因表达数据与组织形态学特征长期处于割裂状态。这种局限性严重阻碍了研究人员对复杂组织微环境的深入解读，特别是在研究心脏纤维化进程、肿瘤异质性等需要细胞级精度的领域。

针对这些挑战，Houston Methodist Research Institute的研究团队开发了Thor平台。这项发表于《Nature Communications》的研究通过创新的抗收缩马尔可夫扩散方法，首次实现了从spot级空间转录组数据到单细胞分辨率的精准推断。该平台不仅整合了基因表达与组织学图像特征，还配备了10个模块化分析工具和Mjolnir交互式网络界面，为空间生物学研究提供了全新范式。

研究采用的关键技术包括：1) 基于深度学习的细胞核分割技术；2) 结合形态学、空间位置和转录组特征的多模态细胞网络构建；3) 抗收缩马尔可夫扩散算法实现spot到单细胞的分辨率提升；4) 使用Visium HD、MERFISH、Xenium等多平台数据进行验证；5) 开发Web-based交互工具Mjolnir实现千兆像素图像的实时探索。

Thor通过抗收缩马尔可夫扩散模型推断单细胞空间转录组

研究团队设计了一种特征保持的马尔可夫扩散模型，通过构建共享最近邻(SNN)细胞网络，将spot级表达数据扩散到单细胞水平。该模型创新性地引入反向扩散步骤，有效防止了信息传递过程中的特征收缩。在模拟数据测试中，即使存在40%的细胞漏检或错误连接，Thor仍能保持0.075-0.08的中位归一化均方根误差(NRMSE)，显著优于BayesSpace等现有方法。

多平台验证显示Thor的精准预测能力

在人类乳腺癌Visium与Xenium配对数据中，Thor推断的单细胞表达模式与Xenium实测数据高度一致(结构相似性指数SSIM=0.78)。特别是在导管原位癌(DCIS)区域，Thor准确还原了肌上皮标志物DST的边界表达模式，而iStar等方法则出现过度融合现象。通过MERFISH小鼠脑数据验证，Thor预测的细胞类型分布与真实数据在UMAP空间完美重叠，轮廓系数达0.45，远优于spot级数据的0.1。

半监督注释揭示心脏纤维化区域

应用Thor的SSA工具对心肌梗死组织分析发现，纤维化区域占比呈现远端区(RZ，12-18%)、缺血区(IZ，25-28%)和纤维化区(FZ，35-40%)的梯度变化。差异表达分析显示，纤维化区域显著富集TWIST2、SNAI2等EMT(上皮-间质转化)相关转录因子，以及胶原纤维组织等通路，而心肌相关通路则在非纤维化区域活跃。

血管再生标志物的空间特征解析

在左心室辅助装置(LVAD)患者心脏样本中，Thor在血管平滑肌层发现PLA2G2A⁺细胞亚群。这些细胞显著富集血管形态发生通路，免疫荧光证实其优先表达于微血管。有趣的是，PLA2G2A表达呈现空间依赖性——心肌内血管表达量显著高于结缔组织相邻血管，提示微环境对血管再生的调控作用。

乳腺癌异质性的多层次解析

在DCIS数据集中，Thor通过整合组织学特征与转录组数据，识别出18个病理注释的肿瘤区域。拷贝数变异(CNV)分析显示，Thor单细胞级预测与全基因组测序(WGS)验证结果高度一致(F1=0.78)，而spot级分析在混合区域(如T7)出现假阳性。免疫分析发现T7区域富含B细胞活化通路，而T15区域则呈现缺氧反应特征，揭示了肿瘤内部免疫应答的显著异质性。

高分辨率Visium HD数据的质量提升

在膀胱癌Visium HD数据中，Thor有效校正了技术噪音——将淋巴标志物PTPRC准确限定于免疫富集区，而上皮标志物SPINK1精确定位于肿瘤边界。与Bin2Cell相比，Thor多识别37%的细胞转录组，且表达模式更符合病理注释。

这项研究的意义在于：1) 首次实现spot到单细胞分辨率的无损转换，突破现有空间组学技术限制；2) 建立基因组学与组织形态学的桥梁，支持配体-受体互作等细胞级分析；3) 开发标准化分析流程，涵盖CNV、TF活性等10种模块；4) 验证平台在FFPE(福尔马林固定石蜡包埋)样本的适用性，极大扩展了临床样本分析范围。Thor的出现为精准医学研究提供了全新工具，特别是在复杂疾病机制解析和生物标志物发现方面具有重大应用前景。