空间转录组测序技术在肿瘤研究进展的应用
空间转录组测序技术是一种基于组织空间结构进行高通量转录组测序的技术。通过该技术，可以得到组织空间位置的基因表达图谱。因此，空间转录组技术是现阶段可实现空间二维基因表达检测的高通量技术。该技术为基于空间的发育研究和疾病异质性问题提供了一个解决方案。
空间转录组测序运用方向（Trends Biotechnol.2020; S0167-7799(20)30140-2.）
在各类疾病研究领域，肿瘤研究是空间转录组测序技术运用最早的方向。据不完全统计，目前在前列腺癌[1]，黑色素瘤[2]，乳腺癌[3]，胰腺导管癌[4]，皮肤鳞状癌[5]领域有文献发表。这些研究从实验设计到数据分析，为我们提供了非常好的学习素材。特别是2020年1月份发表的胰腺导管癌研究和2020年6月份发表的皮肤鳞状癌研究，是非常值得我们去细细品味。
我们首先来看一下第一篇文章的实验设计：
这篇研究通过空间转录组和单细胞转录组测序，绘制肿瘤组织精确细胞组成。为了注释不同组织区域的精确组成，该研究引入了一种用于多峰相交分析的方法，发现导管细胞，巨噬细胞，树突状细胞和癌细胞的亚群具有空间受限的富集，以及与其他细胞类型的独特共富集。此外，研究发现表达压力反应基因模块的炎症成纤维细胞和癌细胞的共定位。
同样，我们再来看一下第二篇文章的实验设计：
这篇研究通过单细胞转录组测序，空间转录组，多重离子束成像技术对cSCC的细胞组成和结构进行了深入研究。该研究发现了一类肿瘤特异性角质形成细胞（TSK）群体，是细胞间通讯的枢纽。同时，该研究发现了潜在的免疫抑制特征。最后，利用移植模型和体内CRISPR筛选确定了特定的肿瘤亚群富集基因网络在肿瘤发生中的重要作用。
这两篇是今年以来发表的最新，档次最高的肿瘤领域的空间研究报道。从这两篇研究中，我们可以看到以下几个关于肿瘤空间研究的重要问题：
1.样本选择
都以肿瘤组织作为空间研究的对象（空间测序可以不用正常组织对照）。通过空间转录组测序，可以详细分析肿瘤组织的空间细胞组成，肿瘤细胞特征，肿瘤免疫微环境特征，以及肿瘤与微环境的潜在互作关系。
2.样本量选择
这两篇研究利用的肿瘤组织样本病人分别是2例和6例，在第二篇研究中，每个区域还选取了2-3片连续切片作为生物学重复进行实验。
3.技术平台选择
这两篇研究在空间转录组测序的同时，分别都选择了常规单细胞转录组测序作为补充。这两种技术的联合可以对肿瘤组织中的细胞类型进行最大精确化定义，也更能为后续的数据结果可靠性提供基础。
4.后续验证选择
空间转录组测序作为一种高通量测序工具，在高分研究中，肯定需要后续的验证工作。最常见的验证是拿肿瘤组织进行IHC，原位杂交，免疫组化等。而像第二篇研究用到了高通量的MIBI蛋白表达技术，后期有结合CRISPR技术进行功能筛选研究，都是非常值得借鉴。
总体来说，空间转录组测序技术目前在各类疾病研究，包括肿瘤领域，都在处于非常早期的发展阶段。随着这种技术的推广运用，在接下来的1-2年内，肯定会有大量的高质量研究出炉。因此，早上船，早产出，上海生物芯片有限公司是国内最早一批引入10X Genomics Visium空间转录组测序产品的公司之一，空间转录组检测及相关问题咨询电话：400-100-2131，邮箱：marketing@shbiochip.com
参考 · 文献
1.Berglund E, Maaskola J, Schultz N, et al. Spatial maps of prostate cancer transcriptomes reveal an unexplored landscape of heterogeneity. Nat Commun, 2018, 9(1): 2419.
2. Thrane K, Eriksson H, Maaskola J, et al. Spatially Resolved Transcriptomics Enables Dissection of Genetic Heterogeneity in Stage III Cutaneous Malignant Melanoma. Cancer Res, 2018, 78(20): 5970-79.
3.Yoosuf N, Navarro J F, Salmen F, et al. Identification and transfer of spatial transcriptomics signatures for cancer diagnosis. Breast Cancer Res, 2020, 22(1): 6.
4. Moncada R, Barkley D, Wagner F, et al. Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas. Nat Biotechnol, 2020, 38(3): 333-42.
5.Ji A L, Rubin A J, Thrane K, et al. Multimodal Analysis of Composition and Spatial Architecture in Human Squamous Cell Carcinoma. Cell, 2020, 182: 1-18.
