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日前，顶尖学术期刊《细胞》展示了一项新技术，能够为癌症患者的肿瘤样本生成详细的分子图谱。与传统的二维组织图谱不同，新技术生成的是三维组织图谱，揭示了组织的空间信息，并且分辨率更高，能看到过去通常无法显示的分子和亚细胞结构。
来自德国马克斯-德尔布吕克分子医学中心（MDC）、意大利罗马大学等研究机构的科学家合作开发了这一技术平台，将其命名为Open-ST，即开源空间转录组学平台，是基于测序的开源实验和计算资源。简单来说，转录组学提供了细胞中基因表达的信息，而空间转录组学在特定组织样本中测量了空间中的RNA表达。Open-ST则可以同时提供组织切片的组织形态与空间转录组学信息，通过计算方法将连续的二维图谱重建为三维组织图谱。
▲Open-ST工作流示意图（图片来源：参考资料[1]）对于病变组织，了解细胞间的空间关系可以提供重要的信息，破译驱动疾病进展的复杂细胞间互作。论文显示，在癌症患者的组织样本中，例如原发性头颈癌患者的肿瘤组织和淋巴结，Open-ST能够“看清”免疫细胞、基质细胞和肿瘤细胞的多样性。尤其值得一提的是，对转移淋巴结的三维重建和多模态分析揭示了二维分析中不可见的空间连续结构，以及精确位于三维肿瘤/淋巴结边界的潜在生物标记物，为研究者提供癌细胞与其周围环境如何相互作用的详细信息。
▲转移淋巴结中的基因表达显示了肿瘤与健康组织的边界（图片来源：参考资料[2]；Credit：N. Rajewsky Lab/MDC）研究作者指出，利用这一平台捕获的数据，可以更好地了解癌细胞如何躲避免疫系统，还可以预测患者特异性的潜在药物靶点。除了看清肿瘤外，这一模块化的技术平台可以根据研究需求调整，以便观察其他类型的组织和生物体。论文显示，Open-ST应用于小鼠的脑组织，能够以亚细胞分辨率重建细胞类型。此外，论文作者还强调了这一技术平台易于获取，整个实验和计算工作流程免费提供，可以通过https://rajewsky-lab.github.io/openst获取，供广泛使用。[1] Marie Schott et al., Open-ST: High-resolution spatial transcriptomics in 3D. Cell Doi: https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.05.055[2] D maps of diseased tissues at subcellular precision. Retrieved June 24, 2024 from https://www.eurekalert.org/news-releases/1048908本文来自药明康德内容微信团队，欢迎转发到朋友圈，谢绝转载到其他平台。如有开设白名单需求，请在“学术经纬”公众号主页回复“转载”获取转载须知。其他合作需求，请联系[email protected]。
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