空間生物學簡介
測序技術、質譜技術、多組學方法、成像技術和人工智能分析技術的進步，大大提高了從生物樣本（尤其是人體組織）中獲取信息的深度。這些相互關聯(lián)的工具及其提供的不同見解，催生了一個快速發(fā)展的領域，即空間生物學。通過整合這些先進技術所提供的背景，空間生物學正在改變生物研究。但什么是空間生物學，研究人員如何利用其工具來滿足后組學時代日益增長的生物學問題的需求？本文簡要概述了空間生物學及其技術，以及這一動態(tài)領域的關鍵研究問題。
空間生物學常見問題
什么是空間生物學？
空間生物學將空間位置數(shù)據(jù)與分子信息相結合，使研究人員能夠研究生物標志物在其原生組織環(huán)境中的組織和功能。這種方法將空間坐標分配給已識別的生物標記物，從而繪制出生物標記物分布和相互作用的詳細地圖。
研究人員為什么要使用空間生物學技術？
空間生物學技術可提供組織中不同細胞類型空間組織的高分辨率洞察力，并可使用多種生物標志物對其進行精確表型。這對于理解復雜的生物過程（如腫瘤微環(huán)境、免疫細胞相互作用和發(fā)育生物學）至關重要。通過揭示細胞在原位是如何排列和相互作用的，空間生物學可以為治療策略提供信息，并改進對治療反應的預測。
空間生物學對腫瘤微環(huán)境研究有何益處？
空間生物學有助于研究人員了解腫瘤微環(huán)境中細胞和生物標記物的組織結構。腫瘤細胞與血管的接近程度、免疫細胞的存在和狀態(tài)、腫瘤基因和蛋白質表達的異質性等關鍵問題，都可以利用空間生物學技術來解決。這些見解對于預測對免疫療法和其他療法的反應至關重要。
空間生物學如何有益于神經科學研究？
將基于抗體的多路復用成像與特定細胞類型標記物相結合，可以更好地了解大腦的空間異質性及其對神經退行性疾病的影響。這些見解最終可為治療和預防阿爾茨海默病等疾病提供更有效的療法。
空間生物學使用了哪些技術？
空間生物學綜合利用了多種先進技術，包括：
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測序：空間轉錄組學和空間基因組學將 RNA 和 DNA 測序讀數(shù)分配到特定的組織位置。
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質譜分析：空間蛋白質組學和空間代謝組學分析組織區(qū)域內的蛋白質和代謝物。
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熒光成像：利用傳統(tǒng)顯微鏡對二維和三維樣本中的低復合標記物進行可視化和量化，提供高分辨率的空間數(shù)據(jù)，或利用基于抗體的多重成像技術對樣本中的數(shù)十至數(shù)百種蛋白質進行分析。
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激光顯微切割：可分離組織樣本，甚至是單細胞，用于下游空間 omics 分析，或對特定區(qū)域進行無污染研究。
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基于人工智能的圖像分析：探索二維和三維多重成像中的復雜數(shù)據(jù)和空間關系，并將其可視化。
空間生物學如何應用于發(fā)育生物學？
空間生物學非常適合研究毛囊等復雜的發(fā)育中組織，這些組織顯示出隨組織生命周期變化的顆粒狀細胞特征。它有助于研究人員了解干細胞如何在不同的龕位中移動，并提供細胞特征和位置的顆粒知識，這對發(fā)育生物學研究至關重要。
低倍技術和高倍技術有何不同？
雖然這兩種方法都使用熒光顯微鏡，但中低倍增技術分析的生物標記物較少，分辨率較高，適合對單細胞內的特定分析物進行詳細研究。高倍技術可分析數(shù)百或數(shù)千個生物標記物，提供對復雜組織的全面了解。研究人員通常先使用低倍技術來確定假設和檢查特定的組織區(qū)域，然后再使用高倍方法進行更廣泛的分析。
空間生物學中的多重成像是如何工作的？
空間生物學中的多重成像涉及使用不同技術的各種工作流程，例如:
染色和成像合二為一：將染色和成像結合在一個步驟中。
多合一整體組學解決方案： 將多種 Omics 技術整合到一個工作流程中。
迭代染色： 涉及多輪染色和成像，以建立樣本的綜合概況。這種方法可提供組織內蛋白質分布和相互作用的詳細空間信息。
什么是 Cell DIVE-IBEX 方法？
Cell DIVE-IBEX 是一種混合成像方法，結合了 Cell DIVE 和 IBEX（迭代漂白擴展多重性）的優(yōu)點，提供全面的多重成像。IBEX 方法由位于馬里蘭州貝塞斯達的美國國立衛(wèi)生研究院羅納德-杰曼實驗室發(fā)明。它將 IBEX 的抗原回收、抗體染色和染料滅活技術與 Cell DIVE 的先進成像和軟件功能融為一體。Cell DIVE-IBEX 能夠對組織樣本進行詳細而全面的分析，讓人們更深入地了解不同細胞類型和生物標記物之間的空間關系和相互作用。然而，多重數(shù)據(jù)集的圖像分析仍然是一項挑戰(zhàn)。幸運的是，基于人工智能（AI）的圖像分析通過深度學習、精確分割和自動表型等方面的創(chuàng)新取得了長足的進步，成為研究人員的有力工具。通過將細胞DIVE-IBEX方法與人工智能驅動的圖像分析相結合，研究人員可以研究腫瘤微環(huán)境中的細胞相互作用和異質性，顯著提高空間生物學洞察的準確性、效率和深度。
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