Introduction
空間組學近年來多次登上頂刊：
2021年Nature Methods探索癌癥機制；
2022年Nature評為年度七大顛覆性技術(shù)伸头；
2023年Cancer Cell在腫瘤微環(huán)境中的應用；
2023年Science評論空間組學是未來曙光舷蟀；
……
一恤磷、什么是空間組學？
空間組學是繼單細胞測序技術(shù)之后的又一個生物技術(shù)研究熱點野宜，其能夠彌補單細胞測序技術(shù)無法獲取細胞空間分布信息的缺陷扫步。空間組學旨在3D環(huán)境中繪制細胞的分子生物學信息，用于揭示細胞空間分布關(guān)系對疾病的影響匈子，目前主要檢測的是蛋白質(zhì)和RNA河胎。
茵菲生物空間組學平臺技術(shù)介紹：
二、空間組學與腫瘤免疫微環(huán)境
除了細胞類型和成分信息外虎敦，空間組學技術(shù)還包括細胞之間的空間位置信息游岳，利用這些信息可以在組織中繪制多細胞結(jié)構(gòu)圖政敢，或為研究單細胞表達和表型提供額外的信息。
為了推斷不同層次的空間結(jié)構(gòu)胚迫，分析方法可以分為自上而下或自下而上的兩類喷户。自上而下的方法基于先驗知識側(cè)重于特定的解剖結(jié)構(gòu)，如腫瘤核心和邊界访锻，然后再去確認不同區(qū)域的獨特特征褪尝，例如基因表達、細胞成分期犬、相互作用等河哑。在自下而上的方法中，組織內(nèi)反復出現(xiàn)的近距離相互作用被識別出來龟虎，可以推測出高階組織結(jié)構(gòu)璃谨，這些方法用于評估細胞鄰域間的相互作用。
腫瘤微環(huán)境的空間描述本身不僅有價值和信息量遣总，而且還可以揭示導致這些組織模式形成的機制睬罗，并進一步闡述其功能和臨床意義轨功。未來的研究非常有必要將空間組學技術(shù)與仔細注釋的患者隊列旭斥、附加數(shù)據(jù)和控制良好的干擾相結(jié)合，將腫瘤微環(huán)境與進展古涧、生存和治療反應聯(lián)系起來垂券。在多數(shù)情況下，這些關(guān)聯(lián)在空間信息整合方面優(yōu)于僅從細胞類型頻率中獲得的關(guān)聯(lián)羡滑，強調(diào)了腫瘤空間特征的重要性和臨床意義菇爪。
三、空間組學在腫瘤中的應用
研究人員使用空間組學技術(shù)揭示了腫瘤免疫微環(huán)境的各種特征：
1柒昏、免疫細胞分布在腫瘤實質(zhì)時凳宙，顯示出更多的衰竭標記；
2职祷、侵襲前沿活躍的腫瘤-免疫相互作用與更好的預后相關(guān)氏涩；
3、腫瘤相關(guān)基質(zhì)細胞和成纖維細胞的行為在空間上相關(guān)有梆；
4是尖、腫瘤內(nèi)細胞拓撲結(jié)構(gòu)（如三級淋巴結(jié)構(gòu)）擴展識別新的腫瘤生物標志物與患者預后相關(guān)；
……
四泥耀、空間組學技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)
空間組學使得我們能夠全面探索癌癥饺汹，并進一步了解腫瘤進展的潛在機制，這對治療和臨床反應至關(guān)重要痰催，但空間仍然面臨著諸多的挑戰(zhàn)兜辞，主要是成本迎瞧、時間與分析上的挑戰(zhàn)。
以時間為例逸吵，時間可分為進行實驗前需要投入的時間夹攒、實驗中的人工時間、儀器時間和分析時間胁塞；
在基于抗體的多重成像方法中咏尝，將一組抗體組合成一個穩(wěn)健的panel也非常耗時；
分析的挑戰(zhàn)：從大數(shù)據(jù)到有用數(shù)據(jù)啸罢。
但是１嗉臁！扰才！
茵菲生物可以提供穩(wěn)定可靠的商業(yè)化一站式空間組學技術(shù)（IMC允懂、CODEX、mIHC衩匣、空轉(zhuǎn)）蕾总，并且還可提供scRNA&空間組學的聯(lián)合分析方案！
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新一代病理技術(shù)，茵菲cover住了搜吧！
【參考文獻】
【1】Elhanani O, Ben-Uri R, Keren L. Spatial profiling technologies illuminate the tumor microenvironment. Cancer Cell. 2023.
【2】Bressan D, Battistoni G, Hannon GJ. The dawn of spatial omics. Science. 2023.
【3】Hsieh WC, Budiarto BR, Wang YF, et al. Spatial multi-omics analyses of the tumor immune microenvironment. J Biomed Sci. 2022.
【4】Eisenstein, M., Seven technologies to watch in 2022. Nature, 2022.
【5】Lewis SM, Asselin-Labat ML, Nguyen Q, et al. Spatial omics and multiplexed imaging to explore cancer biology. Nat Methods. 2021.
