组织中空间原始位置上的基因表达模式对于了解其中细胞的类型和功能非常重要。10x Genomics空间转录组测序技术通过将组织切片的高通量mRNA分析和形态学背景整合，使基因表达谱可以被定位回它们的原始空间位置。近两年，空间转录组技术一路乘风破浪，披荆斩棘，广泛应用于肿瘤、疾病、神经系统和器官发育等不同领域。
肿瘤研究
空间转录组测序有助于深入揭示肿瘤异质性、肿瘤微环境、肿瘤发生发展、肿瘤浸润细胞等方面的深入解析。目前空间转录组技术已经应用于前列腺癌、乳腺癌、黑色素瘤、乳腺癌、胰腺导管癌等肿瘤的研究中。
经典案例：空间转录组和单细胞RNA-seq结合揭示胰腺导管腺癌的组织结构
发表期刊：Nature Biotechnology
影响因子：31.864
发表时间：2020年1月
发表单位：美国纽约大学
该研究同时将空间转录组测序和scRNA-seq应用于原发性胰腺肿瘤，并通过多模式交叉分析实现二者的联合分析。发现导管细胞、巨噬细胞、树突状细胞和癌细胞的亚群在有限空间上的丰富性，并且与其他类型的细胞有明显的共沉积。还进一步鉴定了炎症成纤维细胞和癌细胞表达应激反应基因模块的共域化。该研究方法为揭示复杂组织固有的相互作用提供了可能。
图1 跨组织区域的导管细胞亚群空间定位（图片引自原文[1]）
研究思路总结
针对肿瘤样本，通过空间转录组测序获得肿瘤样本的空间表达图谱，通过主成分、聚类分析以及差异表达分析等揭示组织区域的异质性。在此基础上，可以结合单细胞转录组测序实现细胞类型的空间定位，通过针对细胞亚群、组织亚区等的差异表达和微环境研究实现更精细水平的剖析。
图2 结合单细胞转录组的肿瘤空间转录组研究思路总结
疾病研究
疾病发生过程中，不同组织结构的空间表达模式存在差异，并随病情发展动态变化。空间转录组有助于在组织结构表达差异上实现对疾病发生发展机制的深入解析。目前，空间转录组技术已经应用于肌肉萎缩硬化症、关节炎、牙周炎、阿尔茨海默症等疾病的研究。
经典案例：空间转录组揭示肌萎缩性侧索硬化症分子病理学的时空动态
发表期刊：Science
影响因子：41.037
发表时间：2019年4月
发表单位：美国纽约基因组中心等
发生在肌萎缩侧索硬化症（ALS）中的瘫痪是由于运动神经元衰退导致骨骼肌失神经所致。该研究使用空间转录组测序来获得疾病过程中（症状前、发作、症状和结束期）小鼠脊髓和ALS患者死后组织的基因表达定量，以表征ALS的潜在分子机制。鉴定了通路动态，区分了小胶质细胞和星形胶质细胞在早期的区域差异，并识别了小鼠ALS模型和人死后脊髓之间共享的几个转录通路的扰动。
图3 人类ALS患者死后脊髓组织的时空转录组（图片引自原文[2]）
研究思路总结
对于疾病研究，在取样策略上，同时选取疾病-健康样本，或者选取病情发展过程中不同阶段的样本，进行空间转录组测序，通过疾病-健康样本的差异比较，或者不同阶段的空间表达差异分析，并结合差异基因富集、基因共表达网络分析等解释发病机制。在此基础上，可以结合单细胞转录组测序，进行细胞类型结合的深入解析。
图4 疾病样本的空间转录组研究思路
神经科学研究
神经系统的空间组织与其功能有着根本的联系，了解中枢神经系统及大脑的发育或紊乱，就需要将细胞类别的功能相关性与结构联系起来。目前，空间转录组已经应用于大脑皮层的结构-功能关系及脑部疾病的研究。
经典案例：人类前额叶背外侧皮质转录组尺度的空间基因表达
发表期刊：bioRxiv
影响因子：-
发表时间：2020年2月
发表单位：美国约翰霍普金斯医学院等
该研究使用10x Genomics Visium平台研究了人类背外侧前额叶皮层（DLPFC）中基因表达的空间结构。研究确定了广泛的层富集的表达特征，并细化了与以前层标记的关联。将层表达特征叠加到大规模的单核RNA测序数据上，增强了表达驱动簇的空间标注。通过整合神经精神障碍基因集，显示了精神分裂症和自闭症谱系障碍相关基因的差异层富集表达，突出了空间定义表达的临床相关性。
图5 人前额叶背外侧皮质空间基因表达及层富集（图片引自原文[3]）
研究思路总结
选取神经系统的组织，进行空间转录组测序，构建空间表达谱，通过差异表达分析等揭示组织结构的表达差异。在此基础上，可以结合尝试结合单细胞转录组测序，或者已知功能基因的关联，深入揭示组织结构与功能的潜在关联。
图6 神经系统的空间转录组研究思路
发育研究
器官发育过程伴随着基因的时空特异性表达，空间转录组技术的出现使得对器官发育空特异性研究可以深入到更精细的水平。利用空间转录组技术对人类心脏发育的研究充分的说明了这一点。
经典案例：单细胞转录组和空间转录组绘制人发育心脏的时空基因表达和细胞图谱
发表期刊：Cell
影响因子：36.216
发表时间：2019年12月
发表单位：瑞典皇家理工学院等
该研究利用单细胞转录组和空间转录组测序揭示了在胚胎心脏三个发育阶段（妊娠早期4.5-5、6.5和9个孕后周）中细胞类型的综合转录组景观，并将细胞类型特异性基因表达映射到特定的解剖结构域。空间转录组识别每个发育阶段中与不同解剖区域对应的特异基因谱。通过单细胞RNA测序确定的人类胚胎心脏细胞类型证实并丰富了胚胎心脏基因表达的空间注释。然后利用原位测序对这些结果进行优化，并为这三个发育阶段创建一个空间亚细胞图。
图7 三个心脏发育阶段的空间转录组分析（图片引自原文[4]）
研究思路总结
选取不同发育阶段的组织样本，进行空间转录组测序，构建空间表达谱，进一步通过样本间差异分析以及多样本动态分析揭示发育过程中组织结构的转录组时空特异性。在此基础上，可以单细胞转录组测序，通过空间转录组和单细胞转录组的联合分析在细胞水平揭示发育过程的转录组时空变化。
图8 器官发育的空间转录组研究思路
参考文献
1. Moncada R, Barkley D, Wagner F, et al. Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas[J]. Nature Biotechnology, 2020: 1-10.
2. Maniatis S, Äijö T, Vickovic S, et al. Spatiotemporal dynamics of molecular pathology in amyotrophic lateral sclerosis[J]. Science, 2019, 364(6435): 89-93.
3. Kristen R. et al. Transcriptome-scale spatial gene expression in the human dorsolateral prefrontal cortex. bioRxiv, 2020.
4. Michaela Asp et al., A Spatiotemporal Organ-Wide Gene Expression and Cell Atlas of the Developing Human Heart. 2019, Cell, 179: 1647–1660.
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