空间组学进入微观领域标志着该技术从组织水平向亚细胞精度的重大跨越，其核心在于结合高分辨率成像、

微流控技术和人工智能算法，实现对生物分子空间分布的纳米级解析。以下从技术突破、

方法创新、应用场景及挑战四个方面综合分析：

🔬 一、技术突破：分辨率与通量的双重提升

微观分辨率空间转录组学（μST） 基于测序（sST）和成像（iST）的技术突破，使空间组学分辨率达亚微米级（如25微米），

可定位细胞甚至细胞器内的RNA和蛋白质分布，揭示转录活动的空间异质性12。 例如，赵方庆团队开发的PLATO框架通过微流控芯片与深度学习模型（Flow2Spatial），

实现全组织切片数千种蛋白质的高通量检测（25微米分辨率），成本降低90%2。 多模态数据整合技术 北航邓岳团队提出的soScope模型整合组织学染色、空间转录组等多源数据，

通过生成式AI重建高分辨率空间图谱。实验证明其可解析小鼠胚胎心脏的双层结构等亚器官细节8。 华大Stereo-seq技术兼具"纳米级分辨率"和"厘米级视场"，已支撑近百篇Cell/Nature/Science级研究3。

🧠 二、方法学创新：AI驱动的计算革命

无分割分析与空间特征增强 传统细胞分割在微观尺度失效。BANKSY算法通过邻域空间核函数，

融合细胞自身表达与微环境信息，实现无需分割的细胞类型识别和组织域划分，提升聚类准确性6。 SOAPy工具包（李虹团队）提出空间通讯新指标，区分远距离分泌型（如IL-11信号）

和接触型受体-配体互作，假阳性率降低40%4。 三维重构与动态建模 μST技术开始整合连续切片数据，构建3D空间图谱。如PLATO框架通过断层扫描原理

重构蛋白质空间网络，揭示肠绒毛立体结构中的信号梯度2。 SOAPy的时空分解模块成功捕获肝损伤修复中基因表达的时空动态变化4。

🧫 三、应用场景：从基础机制到精准医疗

肿瘤微环境解析 空间多组学可区分肿瘤中成纤维细胞亚群的空间分界： FRC样细胞在免疫热区（如HPV+头颈癌）与三级淋巴结构共定位，促进抗肿瘤免疫； iCAF细胞在免疫冷区招募髓系细胞，加速炎症进展5。 通过泛癌图谱（PCFA）发现，FRC样细胞虽低频存在，但与免疫治疗响应正相关，为靶向治疗提供新策略5。

发育与神经科学

soScope模型解析小鼠胚胎前脑区域基因表达梯度，揭示神经管闭合的分子时序8。 空间蛋白组技术发现海马体突触后蛋白的亚细胞分布差异，为神经退行性疾病提供机制线索2。

⚠️ 四、挑战与未来方向

技术瓶颈 数据稀疏性：亚微米单元内转录本检出率低，需开发超敏探针（如PLATO的平行流投影技术）12。 平台碎片化：各技术分辨率差异大（如Visium=55μm vs. Xenium=0.1μm），缺乏统一标准16。 计算挑战 海量数据（TB级/样本）需可扩展算法。BANKSY通过特征压缩提升100倍计算效率6。 多组学整合依赖AI生成模型（如soScope），但跨平台泛化能力仍待验证8。 临床转化前景 当前成本高昂（单样本万美元级），但PLATO等低成本方案有望推动临床活检应用2。 结合数字病理与空间组学，可建立预后模型（如SOAPy量化肿瘤微生态异质性）45。

空间组学进入微观领域标志着该技术从组织水平向亚细胞精度的重大跨越，其核心在于结合

高分辨率成像、微流控技术和人工智能算法，实现对生物分子空间分布的纳米级解析。

以下从技术突破、方法创新、应用场景及挑战四个方面综合分析：

🔬 一、技术突破：分辨率与通量的双重提升

微观分辨率空间转录组学（μST） 基于测序（sST）和成像（iST）的技术突破，使空间组学分辨率达亚微米级（如25微米），

可定位细胞甚至细胞器内的RNA和蛋白质分布，揭示转录活动的空间异质性12。 例如，赵方庆团队开发的PLATO框架通过微流控芯片与深度学习模型（Flow2Spatial），

实现全组织切片数千种蛋白质的高通量检测（25微米分辨率），成本降低90%2。

多模态数据整合技术

北航邓岳团队提出的soScope模型整合组织学染色、空间转录组等多源数据，

通过生成式AI重建高分辨率空间图谱。实验证明其可解析小鼠胚胎心脏的双层结构等亚器官细节8。 华大Stereo-seq技术兼具"纳米级分辨率"和"厘米级视场"，已支撑近百篇Cell/Nature/Science级研究3。

🧠 二、方法学创新：AI驱动的计算革命

无分割分析与空间特征增强 传统细胞分割在微观尺度失效。BANKSY算法通过邻域空间核函数，融合细胞自身表达与微环境信息，

实现无需分割的细胞类型识别和组织域划分，提升聚类准确性6。 SOAPy工具包（李虹团队）提出空间通讯新指标，区分远距离分泌型（如IL-11信号）和

接触型受体-配体互作，假阳性率降低40%4。 三维重构与动态建模 μST技术开始整合连续切片数据，构建3D空间图谱。如PLATO框架通过断层扫描原理重构蛋白质空间网络，

揭示肠绒毛立体结构中的信号梯度2。 SOAPy的时空分解模块成功捕获肝损伤修复中基因表达的时空动态变化4。

🧫 三、应用场景：从基础机制到精准医疗

肿瘤微环境解析 空间多组学可区分肿瘤中成纤维细胞亚群的空间分界： FRC样细胞在免疫热区（如HPV+头颈癌）与三级淋巴结构共定位，促进抗肿瘤免疫； iCAF细胞在免疫冷区招募髓系细胞，加速炎症进展5。 通过泛癌图谱（PCFA）发现，FRC样细胞虽低频存在，但与免疫治疗响应正相关，为靶向治疗提供新策略5。

发育与神经科学

soScope模型解析小鼠胚胎前脑区域基因表达梯度，揭示神经管闭合的分子时序8。 空间蛋白组技术发现海马体突触后蛋白的亚细胞分布差异，为神经退行性疾病提供机制线索2。

⚠️ 四、挑战与未来方向

技术瓶颈 数据稀疏性：亚微米单元内转录本检出率低，需开发超敏探针（如PLATO的平行流投影技术）12。 平台碎片化：各技术分辨率差异大（如Visium=55μm vs. Xenium=0.1μm），缺乏统一标准16。 计算挑战 海量数据（TB级/样本）需可扩展算法。BANKSY通过特征压缩提升100倍计算效率6。 多组学整合依赖AI生成模型（如soScope），但跨平台泛化能力仍待验证8。

临床转化前景 当前成本高昂（单样本万美元级），但PLATO等低成本方案有望推动临床活检应用2。 结合数字病理与空间组学，可建立预后模型（如SOAPy量化肿瘤微生态异质性）45。

💎 总结 空间组学向微观领域的迈进，正通过成像革新（分辨率突破）、微流控技术（高通量采样）

和AI算法（数据整合）的三维驱动，重塑生命科学研究范式。其核心价值在于揭示亚细胞

尺度的空间生物学规律，为肿瘤免疫、发育编程等提供机制新解。未来需进一步突破

计算瓶颈、降低成本，并向动态活体分析和临床即时诊断拓展128。