空間生物學(xué)簡(jiǎn)介
測(cè)序技術(shù),、質(zhì)譜技術(shù)、多組學(xué)方法,、成像技術(shù)和人工智能分析技術(shù)的進(jìn)步,，大大提高了從生物樣本（尤其是人體組織）中獲取信息的深度。這些相互關(guān)聯(lián)的工具及其提供的不同見(jiàn)解,，催生了一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域,，即空間生物學(xué)。通過(guò)整合這些先進(jìn)技術(shù)所提供的背景,，空間生物學(xué)正在改變生物研究,。但什么是空間生物學(xué)，研究人員如何利用其工具來(lái)滿足后組學(xué)時(shí)代日益增長(zhǎng)的生物學(xué)問(wèn)題的需求,？
本文簡(jiǎn)要概述了空間生物學(xué)及其技術(shù),，以及這一動(dòng)態(tài)領(lǐng)域的關(guān)鍵研究問(wèn)題。
什么是空間生物學(xué),？
簡(jiǎn)單地說(shuō),，空間生物學(xué)就是研究分子、細(xì)胞和組織在其原生二維或三維空間環(huán)境中的組織和相互作用,，以及它們之間的關(guān)系,。通過(guò)空間生物學(xué)，研究人員可以探索原生組織微環(huán)境中的相互作用,，揭示其細(xì)胞表型多樣性和空間結(jié)構(gòu),。
如何生成空間生物學(xué)數(shù)據(jù)？
空間生物學(xué)數(shù)據(jù)是通過(guò)不同的技術(shù)方法生成的,，或者通常是這些方法的組合,，其中最主要的方法包括：
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空間多組學(xué)是什么,？
空間多組學(xué)是一個(gè)新興領(lǐng)域，它將多種組學(xué)技術(shù)結(jié)合起來(lái),，以獲得更大的背景和更深入的見(jiàn)解,。例如，結(jié)合蛋白質(zhì)組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù),，深入了解組織切片內(nèi)的定位情況,。
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空間生物學(xué)在組織研究中的重要性
腫瘤微環(huán)境（TME）等異質(zhì)組織是具有不同表型變化的細(xì)胞的復(fù)雜組合,。因此，研究腫瘤,、基質(zhì)和免疫細(xì)胞之間的組織和相互作用需要一種空間多重成像研究方法,，為此需要高靈敏度和特異性的抗體。與傳統(tǒng)的顯微鏡相比，多重成像技術(shù)能觀察到更多的生物標(biāo)記物,，因此能從人體組織樣本中提取更多的信息,。
清晰的全組織成像。
生物標(biāo)記物的多重成像
通過(guò)同時(shí)觀察多種生物標(biāo)記物,，可以識(shí)別和分析復(fù)雜的組織和細(xì)胞表型,。基于抗體的多重成像技術(shù)使研究人員能夠研究蛋白質(zhì)表達(dá)的時(shí)間和地點(diǎn),，并按細(xì)胞類(lèi)型,、生物標(biāo)記物表達(dá)譜和特定特征（稱(chēng)為空間表型）繪制正常和患病組織的圖譜。通過(guò)對(duì)細(xì)胞的空間圖譜繪制和分析,，可以更深入地了解組織狀況和疾病進(jìn)展,，這對(duì)生物標(biāo)記物的發(fā)現(xiàn)至關(guān)重要。
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多重成像有哪些不同類(lèi)型？
在基于顯微鏡的方法中,，“復(fù)用性"（即樣本中分析的分析物數(shù)量）存在差異,。低/中復(fù)用方法分析的生物標(biāo)記物數(shù)量較少，而高復(fù)用方法則可分析數(shù)百或數(shù)千個(gè)生物標(biāo)記物,。研究人員可以選擇基于低復(fù)合物成像的技術(shù),，如傳統(tǒng)的光學(xué)顯微鏡，對(duì)組織樣本進(jìn)行更高分辨率的成像,。當(dāng)樣本具有復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)（如球體或厚組織）時(shí),，這一點(diǎn)至關(guān)重要。
目前已有許多不同的復(fù)用成像方法,，每種方法都采用不同的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)更高的復(fù)用性,。主要分為以下幾類(lèi)：
剖析目標(biāo)區(qū)域,，進(jìn)行重點(diǎn)空間生物學(xué)分析
例如基于全息技術(shù)的方法,，或者在不受周?chē)?xì)胞污染的情況下對(duì)特定切片進(jìn)行進(jìn)一步研究。例如,，在癌癥生物學(xué)中,，腫瘤區(qū)域和非腫瘤區(qū)域之間以及腫瘤內(nèi)部都存在明顯的分子差異,。只有通過(guò)分離這些區(qū)域的特定切片，才能解讀這些差異,。激光顯微切割（LMD）,，又稱(chēng)激光捕獲顯微切割（LCM），正越來(lái)越多地用于空間生物學(xué),，從各種樣本中分離和解剖單個(gè)目標(biāo)細(xì)胞或整個(gè)組織區(qū)域。這種方法可與人工智能（AI）引導(dǎo)的方法相結(jié)合,，自動(dòng)定義需要解剖的感興趣區(qū)（ROI）,。
激光顯微切割簡(jiǎn)介 - 精確定位或分離單個(gè)細(xì)胞和組織結(jié)構(gòu)。
人工智能在空間生物學(xué)中的興起
空間生物學(xué)技術(shù)可生成大量數(shù)據(jù),，通常以圖像的形式存在,，其中蘊(yùn)含著許多研究問(wèn)題的答案。然而,，這些數(shù)據(jù)的龐大數(shù)量和復(fù)雜性給分析工作帶來(lái)了挑戰(zhàn),。此外，在分析多個(gè)標(biāo)簽和成千上萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí),，克服分析的主觀性也是一大障礙,。這些因素助長(zhǎng)了使用人工智能驅(qū)動(dòng)的多路復(fù)用圖像分析從空間數(shù)據(jù)中獲得有意義和可量化見(jiàn)解的趨勢(shì)。例如,，對(duì)異質(zhì)組織樣本進(jìn)行人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分析,，可以揭示dute的、以前未識(shí)別的細(xì)胞表型及其在組織微環(huán)境中的分布,。這種洞察力能讓科學(xué)家更好地對(duì)腫瘤類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi),，并對(duì)治療反應(yīng)做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，最終改善患者的預(yù)后,。
用 STELLARIS 系統(tǒng)采集的標(biāo)有 8 種 OPAL 染料和 DAPI 的多重人體扁桃體組織,，用 Aivia 14 進(jìn)行細(xì)胞分割。
空間生物學(xué)包括各種工具,、方法和分析,，它們將不同的技術(shù)（如組學(xué)技術(shù)）與基于成像的方法相結(jié)合，以獲取位置信息,，從而增強(qiáng)我們對(duì)組織結(jié)構(gòu)和空間相互作用的理解,。隨著這些技術(shù)的進(jìn)步，研究人員可以解決的問(wèn)題范圍將變得更加復(fù)雜,。癌癥生物學(xué),、神經(jīng)科學(xué)和發(fā)育生物學(xué)等復(fù)雜領(lǐng)域有望從這些突破中獲得重大影響。采用空間生物學(xué)思維方式將促進(jìn)這些方法的整合,，并激勵(lì)研究人員在其實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中探索新方法,。
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