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细胞被公认为生命的基本构成单位，其在不同组织中的排列与组成对系统的结构和功能至关重要。例如，在神经系统中，神经元和胶质细胞以特定方式组织，以确保信息传递的高效；在肝脏中，肝细胞与Kupffer细胞等不同细胞类型的特定组织结构支持着它们的代谢与免疫功能。
在肿瘤微环境中，肿瘤细胞、免疫细胞以及基质细胞的相互作用和空间排列能够显著影响肿瘤的生长、侵袭及转移。然而，肿瘤微环境是一个极其复杂的异质性系统，不同细胞群在不同阶段和条件下展现的空间分布和组成干扰了其功能的全面解析。
识别具有特定细胞分布和组成的“空间域”对于揭示肿瘤微环境的功能显得非常重要。通过研究这些区域的特征，研究人员能够识别出可能影响肿瘤发展的关键生物标志物和潜在治疗靶点。近年来，空间分辨转录组学的快速发展，大大加深了我们对复杂组织中细胞组成与功能的理解。该技术在单细胞层面揭示了细胞的基因表达谱，同时体现其在特定空间位置上的异质性。当务之急是如何从这些数据中准确识别出与病理相关的空间域。
2024年9月27日，《Science Advances》刊登了南京大学陈迪俊课题组的研究成果，他们开发了一种名为SpaTopic的统计学习框架，有效结合空间转录组数据的聚类和反卷积分析，可细化地解析肿瘤微环境中的空间域。SpaTopic能精准识别与肿瘤功能相关的空间域，针对此分析框架的便利性，研究人员可以探索并应用此方法预测新的数据集，进行跨数据集的定量比较和功能分析，从而为肿瘤微环境提供了新颖的研究视角。
简单来说，SpaTopic将空间转录组和单细胞转录组数据结合，进行空间域的分析和注释。具体分析步骤包括使用反卷积方法预测每个空间点的细胞类型组成，通过无监督聚类方法初步分类。这些步骤最终明确了空间点的某些群组对应特定功能的主题，使得研究得以深入。
在探究原发性肝癌的空间转录组数据时，SpaTopic不仅成功识别与三级淋巴结构(TLSs)相关的空间域，还发现特定标记基因集在不同癌症中的一致表现及其与患者生存相关。继续分析结直肠癌原发和转移肿瘤的空间结构，确定不同类型肿瘤的特定功能元。
通过比较不同MetaTopics的基因表达模式，907个基因的差异性得以按模块划分，如模块K3表现出转移特性，而模块K4和K5则在原发肿瘤中活跃。结合多组数据集的对比分析，验证了SpaTopic在定量比较和功能注释中的有效性。
这份研究成果展现了SpaTopic在肿瘤微环境细胞域解析中强大的应用潜力，表明其能跨样本和跨数据集进行准确的定量和比较分析，为生命科学研究提供了新的工具和方法。领导研究的南京大学生命科学学院副教授陈迪俊以及博士生张月蕾和本科生俞边炯、明文轩共同完成了该研究，相关工作得到了南京大学高层次人才引进项目和国家自然科学基金的支持。
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