近日，深圳华大生命科学研究院团队在The Innovation Life发表了评论文章《Spatial transcriptomics in cancer research: Opportunities and challenges》。该文章针对当前生命科学的新晋顶流技术——空间转录组学，论述了其应用于癌症研究时，在技术、实验设计及数据处理等层面可能遇到的挑战和机遇，为研究者更好地应用该技术提供参考。
空间转录组技术能够在原位单细胞分辨率上揭示癌变组织中的细胞组成、细胞状态和细胞相互作用，有助于深入探索肿瘤起源、转移和复发的机制。潜在的应用研究包括识别驱动肿瘤发生和免疫逃逸的细胞和分子因素，表征肿瘤亚克隆以了解免疫反应、代谢偏好和转移潜力的异质性，以及鉴定肿瘤对不同疗法耐受的生物学因素。
目前，空间转录组技术已被广泛应用于多种肿瘤微环境异质性的研究，但在技术开发、实验设计、数据储存和生物信息学分析等方面仍有较大提升潜力。
01：技术开发与革新
想要将空间转录组技术全面地应用于癌症研究中，需要进一步提高其样本兼容性（尤其是针对福尔马林固定石蜡包埋样品的兼容性）、扩大可检测的组织尺寸（小芯片会阻碍对大型哺乳动物空间图谱的研究）、拓展捕获靶标范围（如肿瘤组织中的微生物组检测）、提高检测效率、降低mRNA扩散、降低成本等。
02：实验设计
进行癌症空间转录组学研究时，应考虑选择适当的样本类型（涉及罕见的癌症类型或感染病原时，福尔马林固定石蜡包埋样品更合适），加入必要的生物学重复或队列，谨慎选择患者和活检样本，并结合其他多组学技术以获取全面的癌症研究数据。
03：数据储存和生物信息分析
空间转录组学相关数据包括高分辨率图像和大量测序数据，尤其是在癌症研究中纳入来自不同队列的多维数据时，会进一步增加对存储空间、处理速度和分析算法的要求。在空间转录组学数据分析中，最紧迫的分析需求包括去除批次效应，进行细胞分割和反卷积注释（依赖高质量单细胞转录组数据集），识别空间区域和差异基因，探索细胞间相互作用，进行多维数据的综合分析（空间转录组数据加上单细胞转录组数据、原位基因组测序数据、蛋白质图谱、代谢组数据等），以及统计分析方法的合理应用等。
当前，空间转录组技术与其他多组学技术的联合应用，在癌症研究中越来越普遍，这进一步提高了对经费统筹、实验设计、采样方式和分析技术的要求。因此，跨机构和跨学科的合作将有利于加速空间转录组学及相关组学技术的发展。随着空间转录组学在癌症研究中的应用，未来将揭示更多与癌症发生和演化相关的细胞和分子因素，为鉴定癌症诊断、预后和治疗靶点提供科学指引，并加速检测试剂、药物和治疗方法的开发。
深圳华大生命科学研究院群体基因组学领域首席科学家金鑫为该文的通讯作者，华大生命科学研究院欧芷华副研究员为该文第一作者。
作者简介
金鑫
深圳华大生命科学研究院群体基因组学领域首席科学家，华南理工大学教授，广东省自然科学杰出青年基金获得者、广东省特支计划科技创新青年拔尖人才、深圳市国家级领军人才。以基因组学、生物信息学为主要研究方法，在基因大数据、液体活检与精准医学等方向开展研究。在Cell、Nature、Science等杂志发表论文80余篇，其中2篇入选ESI全球高被引论文。目前担任广东省遗传学会青年委员、广东省生物信息学会理事、广东省生物物理学会理事等社会职务。
欧芷华
病毒学博士，深圳华大生命科学研究院副研究员，现任感染时空组学研究项目负责人，深圳市海外高层次人才。致力于利用基因组学、单细胞转录组学及空间转录组学等前沿技术解析病原致病机制，研究对象包括病毒感染相关的癌症、病毒性脑炎及寄生虫病等。在Nature、Nature Communications、Cellular & Molecular Immunology、Advanced Science等期刊发表论文12篇。
文献引用格式：
Zhihua Ou, Jianhua Yin, Liang Wu, et al. Spatial transcriptomics in cancer research: Opportunities and challenges[J]. The Innovation Life, 2023,1(1): 100006-100007. http://www.the-innovation.org/life/article/10.59717/j.xinn-life.2023.100006/