摘要：3月12日《Nature Methods》杂志的报道“Spotiphy enables single-cell spatial whole transcriptomics across an entire section”揭晓了破局者：研究团队研发的Spoti
3月12日《Nature Methods》杂志的报道“Spotiphy enables single-cell spatial whole transcriptomics across an entire section”揭晓了破局者：研究团队研发的Spotiphy技术，犹如给显微镜装上了"时空望远镜"。这项突破不仅让每个细胞都能"开口说话"，更神奇的是能复原显微镜视野之外的"暗物质细胞"——通过融合人工智能、单细胞测序和病理影像，它在阿尔茨海默病小鼠脑中发现了隐藏的星形胶质细胞"方言"，在乳腺癌组织里破解了肿瘤细胞的"空间游击战术"，甚至让75%曾"消失"在传统检测中的细胞重现身影。
最令人震撼的案例来自大脑皮层：当Spotiphy以单细胞精度解析全基因组数据时，一组从未被记录的星形胶质细胞亚群浮出水面。这些细胞严格遵循脑区边界，其表达的SLC1A3基因被证实能调控β淀粉样蛋白的时空沉积模式——这一发现可能改写阿尔茨海默病的早期诊断标准。而在乳腺癌研究中，系统首次捕捉到肿瘤细胞与免疫细胞的"三维博弈"：外层区域的激烈交火、中层的信号屏障、核心区的代谢休眠，这种空间战术或将成为免疫治疗的新靶点。
这项技术更颠覆认知的，是它让科学界看到了细胞"暗物质"世界的存在。通过高斯过程建模，Spotiphy成功预测了66%传统ST技术遗漏的细胞，其重建的小脑颗粒细胞层精度达到1.8μm，相当于在足球场上定位一粒芝麻。当生命科学迈入"空间组学"时代，Spotiphy正为我们打开一扇全景天窗——从这里望去，不仅疾病机制呈现出全新的维度，就连健康细胞的位置排列都暗藏着对抗衰老的密码。这或许就是未来精准医疗的模样：在细胞坐标系的指引下，治愈将从"地毯式轰炸"变为"外科手术刀式的精准打击"。
细胞世界的"地理定位"革命
在人体这个复杂的生态系统中，每个细胞都像是城市中的居民——它们的位置决定功能，邻居影响命运。过去十年，空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）技术让我们首次看到了细胞在组织中的"住址"，但研究人员始终面临两难选择：要像卫星地图般覆盖全基因组（Whole-genome coverage），就只能获得模糊的"街区级"分辨率；要看清每个"住户"（单细胞分辨率），就必须牺牲对整座"城市"的观察。
《自然·方法》的研究给出颠覆性答案：研究团队开发的Spotiphy，通过人工智能算法成功突破技术壁垒。这项技术不仅能以单细胞精度绘制全基因组表达图谱，更惊人的是——它让显微镜下那些未被传统ST技术捕获的"空白区域"细胞集体"显形"。在小鼠阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）模型中，Spotiphy甚至发现了隐藏在大脑海马区的特殊星形胶质细胞（Astrocyte）亚群，这些细胞的空间分布模式与β淀粉样蛋白斑块的形成呈现惊人相关性。
给细胞做"人脸识别"的黑科技
Spotiphy的核心创新在于三重数据融合：将测序型ST的全基因组覆盖优势、单细胞RNA测序（scRNA-seq）的精细分类能力，以及组织病理图像的细胞定位信息完美结合。就像刑侦专家通过监控画面锁定嫌疑人，这套系统首先通过深度学习分析H&E染色切片，精准识别每个细胞核的位置（准确率达98.7%）；接着用生成式模型（Generative Model）将ST数据分解到单细胞水平；最后通过高斯过程（Gaussian Process）预测未被捕获区域的细胞构成。
在13种主流算法的横向评测中，Spotiphy展现出碾压性优势：对小鼠脑部兴奋性谷氨酸能神经元（Excitatory Glutamatergic Neurons）的皮质层定位误差仅为0.8μm，比第二名优化37%；在识别罕见的中性粒细胞（Neutrophil）时，其心室周围富集模式的发现与艾伦脑图谱（Allen Brain Atlas）原位杂交结果高度吻合，而其他方法误判率高达62%。更令人惊叹的是，处理标准Visium数据（约4,000个捕获点）仅需18分钟，比传统方法快15倍。
破解阿尔茨海默病的空间密码
当研究团队将Spotiphy应用于5xFAD转基因小鼠模型时，隐藏在常规分析下的惊人细节浮出水面。通过33,819个推断单细胞表达谱（iscRNA），系统不仅重现了已知的疾病相关小胶质细胞（Disease-Associated Microglia, DAM），更发现这些免疫细胞存在显著区域特异性：位于皮层-海马交界区（C&H）的DAM高表达免疫激活基因（如Apoe、Trem2），而丘脑区（TH）的DAM则富集神经元突触调控相关基因。
β淀粉样蛋白（β-amyloid）染色验证显示，这些亚群的空间分布与病理斑块沉积呈现镜像关系——C&H区DAM周围斑块密度是其他区域的3.2倍。更关键的是，正常小鼠中完全不存在的TH区特殊星形胶质细胞亚群，在AD模型中占比达到7.8%，其表达的S100a4、Slc1a3等基因被证实可加速tau蛋白磷酸化。这些发现为理解AD异质性病理进程提供了全新视角。
乳腺癌微环境的"三维棋局"
在人类乳腺癌研究中，Spotiphy展现出更强大的临床价值。通过对23,200个肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）细胞的分析，系统成功区分出 luminal激素反应型（LumHR）肿瘤细胞的空间侵袭模式：外层区域（OL）的肿瘤细胞与免疫细胞激烈"交火"，中层（ML）的细胞通过SDC1/SDC4信号通路构建"防护盾"，而核心区（IL）的肿瘤干细胞则进入代谢休眠状态。
利用Resolve smFISH数据验证发现，Spotiphy预测的肿瘤特异性标志基因（如KRT17、MUC1）在真实组织中的定位准确率达89%。更颠覆认知的是，传统认为免疫抑制最严重的肿瘤核心区，实际上保持着最强的CD8+T细胞招募能力——这些细胞通过COL6A3-ITGB1相互作用穿透胶原屏障，形成独特的"蜂窝状"防御体系。这种空间异质性完美解释了为何相同病理分型的患者会对免疫治疗产生截然不同的反应。
显微镜看不到的"暗物质世界"
传统测序型ST技术最大的痛点在于"视野盲区"——Visium等平台只能捕获约34%的细胞。Spotiphy通过高斯过程建模（Gaussian Process Modeling），成功预测了66%的非捕获区域细胞构成。在小鼠海马区验证实验中，系统重建的少突胶质细胞（Oligodendrocyte）空间梯度与Xenium真实数据相关系数达0.93，而传统插值方法最高仅0.67。
这项能力在Slide-tags数据修复中展现惊人潜力。当研究团队将H&E图像中75%的"丢失"细胞重新定位后，新生成的3,193个单核RNA谱（snRNA-seq）与原始数据完美融合——少突胶质前体细胞（OPC）的新型生物标志物Pcdh15被成功捕获，这在常规分析中需要额外增加5倍测序深度才能实现。
打开生命科学的"高德地图"
Spotiphy带来的不仅是技术突破，更是研究范式的革新：
时空动态追踪：通过连续切片分析，系统可重建细胞迁移的4D轨迹。在小脑发育模型中，首次捕捉到Bergmann胶质细胞引导颗粒神经元（Granule Neuron）分层的实时过程
药物靶点挖掘：乳腺癌数据中发现的FSTL1+成纤维细胞亚群，其空间聚集特征与PD-1抑制剂疗效呈强相关
病理诊断革新：通过结直肠癌空间域分析，成功区分出3种具有不同转移风险的肿瘤前沿模式
更令人兴奋的是，研究团队正将算法拓展至多组学整合。Spotiphy通过同步解析空间表观基因组（Spatial-ATAC）数据，揭示DNA甲基化（DNA Methylation）与细胞空间定位的耦合规律。
未来医疗的"细胞级导航"
当单细胞精度遇上全景视野，生命科学正在经历"显微镜2.0"时代。Spotiphy的技术突破不仅让肿瘤微环境的"地形图"变得清晰可辨，更为神经退行性疾病、自身免疫病等复杂疾病的机制研究打开新维度。
想象未来：医生可以通过活检组织的空间图谱，精准预测癌细胞转移路径；药学家能依据免疫细胞的空间互作网络，设计靶向递送系统；甚至阿尔茨海默病的早期诊断，可能通过海马区某个特定坐标的星形胶质细胞亚群来预警。
这项研究最深刻的启示在于：生命的奥秘不仅藏在基因序列里，更写在细胞的空间密码中。当人工智能帮我们破译这份三维密码本，或许我们才能真正读懂生命这部浩瀚的"空间史诗"。
研究人员不仅是在开发新技术，更是在为细胞搭建诉说故事的舞台——现在，每个细胞都有了独白的机会。
参考文献
Yang, J., Zheng, Z., Jiao, Y. et al. Spotiphy enables single-cell spatial whole transcriptomics across an entire section. Nat Methods (2025). https://doi.org/10.1038/s41592-025-02622-5
责编|探索君
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