空间多组学与数字病理：在组织原位绘制肺癌的“生命地图”

传统的基因测序将组织研磨来分析，丢失了所有空间信息。空间多组学（Spatial Omics） 技术的爆发性发展，使我们首次能够在组织切片上原位、同时观察成千上万个基因和蛋白的表达，并看清它们的位置关系，如同为肺癌绘制了一张超高分辨率的“生命地图”。

技术核心：超越混合测序的革命

1. 基于成像的技术：

· 多重免疫荧光（mIF） / 免疫组化（mIHC）：使用多种抗体标记不同细胞标志物（如CD8 T细胞、CD68巨噬细胞、肿瘤细胞角蛋白），通过多轮染色-洗脱循环，在同一张切片上可视化数十种蛋白，精确分析免疫细胞与癌细胞的空间关系（如“浸润”vs.“排斥”）。

· 原位测序（ISS） / 原位杂交（ISH）：直接在高分子组织切片上对数百至数千个RNA分子进行测序或杂交，获得全转录组表达数据，并精确知道每个表达点位于哪个细胞中。

2. 基于次世代测序（NGS）的技术：

· Visium / Xenium（10x Genomics）：将新鲜冰冻组织切片放置在特殊的载玻片上，该载玻片被划分为数千个捕获点阵，每个点阵都带有空间坐标并能捕获其上方的mRNA。随后通过NGS测序，即可获得每个点阵（即每个空间位置）的基因表达谱，完美融合了NGS的高通量和空间信息。

在肺癌研究中的颠覆性应用

· 解析肿瘤微环境（TME）的生态系统：不再是笼统地知道“有”或“没有”免疫细胞，而是能精确看到：

· 三级淋巴结构（TLS）：在肿瘤边缘形成的 ectopic 淋巴组织，是产生抗肿瘤免疫应答的“兵工厂”，其存在与更好的免疫治疗反应相关。空间多组学可以精确定位并分析其内部的细胞组成和相互作用。

· 免疫“冷”“热”肿瘤的精确界定：精准识别是哪些细胞和信号分子在物理上阻止了T细胞浸润到肿瘤核心区域。

· 细胞间通信网络：通过共定位分析，推断哪些细胞在相互“对话”，以及通过哪些配体-受体对进行对话。

· 揭示耐药机制：通过对治疗前、后的配对样本进行空间分析，可以看清耐药细胞克隆在何处出现、其周围的微环境发生了何种适应性改变，从而找到破解之道。

· 指导临床决策：空间生物标志物可能比传统标志物更具预测价值。例如，位于肿瘤内部的CD8+ T细胞（而非仅仅在边缘）可能更能预测免疫治疗疗效。未来，空间多组学可能成为病理报告的一部分。

挑战与未来

挑战在于数据的极度复杂性和高昂的成本。分析一张空间转录组切片产生的数据量远超一次常规全外显子测序，需要强大的生物信息学和人工智能（AI）工具来解析。然而，它正将病理学从一门基于形态学的艺术，转变为一项基于海量定量数据的精准科学，最终为实现真正的个体化医疗提供最详尽的蓝图。