了解細(xì)胞和器官的組織結(jié)構(gòu)，以及這一構(gòu)成如何影響功能，是生命科學(xué)研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容。“單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組技術(shù)”被《Science》評(píng)為2018年年度突破技術(shù)；“單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)”被《Nature Methods》評(píng)為2019年年度技術(shù)方法；但是，單細(xì)胞數(shù)據(jù)缺失了空間位置信息，依然是科學(xué)研究的遺憾。終于，在剛剛過去的2020年，空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)被《Nature Methods》評(píng)選為年度技術(shù)，為生物學(xué)家們開辟了新的科研角度。
 

通過單細(xì)胞RNA測(cè)序（scRNA-seq），研究人員根據(jù)從組織中分離出來的細(xì)胞的基因表達(dá)信息，識(shí)別出不同的細(xì)胞類型。現(xiàn)在，通過基于空間的轉(zhuǎn)錄組檢測(cè)，科學(xué)家可以在保留細(xì)胞在組織中分布信息的基礎(chǔ)上，獲取轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。

正如《Nature Methods》的文章中說到：RNA測(cè)序就如同制作一杯冰沙，我們需要把樣本研磨成勻漿，最終得到的是組織細(xì)胞中平均的mRNA 基因表達(dá)情況。而單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，就像是一盤水果沙拉，我們可以清楚的看到里面的每一個(gè)細(xì)胞的基因表達(dá)情況。而空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，就像一個(gè)水果餡餅，我們可以看到每一個(gè)水果在空間上的位置信息。

10x Genomics的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，是現(xiàn)有最主要的商用空間檢測(cè)技術(shù)，它將引領(lǐng)未來的發(fā)展方向。10x Genomics公司于2018年收購了瑞典的patial Transcriptomics公司，從此開始了空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)之旅。
 

Spatial Transcriptomics公司的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，結(jié)合顯微成像技術(shù)和RNA測(cè)序技術(shù)，能夠從一片完整的冰凍組織切片中，獲取切片上不同位置細(xì)胞中的完整轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。最開始，該技術(shù)的分辨率為100微米，也就是在一個(gè)spot內(nèi)有幾十個(gè)細(xì)胞。后來10x Genomics將該技術(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，目前一個(gè)spot的直徑只有55微米，根據(jù)細(xì)胞類型的不同，一個(gè)spot內(nèi)可能有1-10個(gè)細(xì)胞。

空間信息對(duì)于細(xì)胞生物學(xué)，發(fā)育生物學(xué)，神經(jīng)生物學(xué)，腫瘤生物學(xué)等領(lǐng)域具有至關(guān)重要的作用，因?yàn)樘囟ǖ募?xì)胞類型及其特定組織與生物學(xué)活性密切相關(guān)。因此，諸如人類細(xì)胞圖譜和BICCN（Brain Initiative Cell Census Network）之類的大型項(xiàng)目也開始著力于空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)，其最終目標(biāo)是生成大型復(fù)雜組織的完整圖譜。
 

空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)可以揭示組織中復(fù)雜的細(xì)胞類型混合物，上圖就是老鼠的大腦嗅球

在這篇文章中，莊小威（哈佛大學(xué)研究員，研究方向?yàn)轱@微鏡成像領(lǐng)域）深入探討了基于圖像的空間轉(zhuǎn)錄組方法，這些方法提供了最高的空間分辨率及對(duì)亞細(xì)胞信息的分析；Joakim Lundeberg（瑞典皇家理工學(xué)院研究員）等人描述了將空間定位和scRNA-seq結(jié)合起來的方法；BICCN項(xiàng)目的曾紅葵博士等人則探討了這些技術(shù)對(duì)于理解復(fù)雜組織的重要性，以及研究人員在繪制大腦細(xì)胞組織圖譜方面取得的進(jìn)展。文章涵蓋了最近為提高分辨率而進(jìn)行的努力，以及如何通過空間基因表達(dá)來繪制健康和患病組織的差異。作者期望實(shí)現(xiàn)多模態(tài)空間分析，從而能夠并行測(cè)量轉(zhuǎn)錄組、基因組和蛋白質(zhì)組。
 

艾倫腦科學(xué)研究所所長(zhǎng)曾紅葵（左）和艾倫研究所Bosiljka Tasic

毋庸置疑，空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)是單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組后的下一波熱潮，該技術(shù)不僅可以獲取轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)并解析細(xì)胞在組織中的位置，還能夠在空間背景下對(duì)基因表達(dá)進(jìn)行更細(xì)致的研究。如今，單細(xì)胞測(cè)序正是如日中天，而空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)將是下一個(gè)未來。在未來，單細(xì)胞分辨率的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)將成為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。正如BICCN項(xiàng)目的曾紅葵和Bosiljka Tasic所說，當(dāng)你在組織中有所發(fā)現(xiàn)時(shí)，如果還沒有進(jìn)行空間全轉(zhuǎn)錄組的測(cè)序， “為什么不呢？”

參考文獻(xiàn)：
Vivien Marx. Method of the Year: spatially resolved transcriptomics[J]. Nature Methods, 2021, 18(1):9-14.