空间多组学技术概述
空间多组学技术通过在保留分子原生空间位置的前提下，整合多种分子模态数据，为生物医学研究提供了前所未有的组织微环境全景视图。该技术核心在于将空间转录组学作为基础框架，并在此基础上整合基因组、表观基因组、蛋白质组和代谢组等多层信息，从而超越传统单组学或单细胞测序技术因组织解离而丢失空间信息的局限。
多学科协作的数据质量控制与整合策略
在空间多组学研究中，确保数据质量是实现可靠结果的重中之重。一个稳健的质量控制框架依赖于生物学家、临床医生、计算科学家和统计学家之间的迭代协作。生物学家负责优化实验设计和样本处理；临床科学家确保患者来源样本的可重复性；生物信息学家评估测序质量并开发预处理流程；统计学家则进行数据标准化和异常值检测。这种多学科合作通过动态反馈循环，共同保障数据的鲁棒性和整合质量。
计算整合是另一大核心挑战。当不同组学层的数据具有共享的空间条形码时，整合相对直接。然而，在缺乏空间对应关系时，则需要借助先进的算法工具。现有工具可根据其空间支持能力分为两大类：一类如MOFA+、totalVI、SCOT等，主要用于非空间的多组学数据整合，其空间信息是间接利用的；另一类如SpatialGlue、DOT、SIMO以及商业平台Weave®和AtoMx™，则是专为空间多组学数据设计，能够直接利用空间坐标进行联合分析。整合工作流通常包括组织切片制备、组学特异性数据采集、质量控制和归一化、计算整合以及最终的可视化与生物学解读。
聚焦肿瘤微环境：从分子机制到免疫治疗
空间多组学在肿瘤学领域展现出巨大潜力，尤其擅长解析高度复杂的肿瘤微环境。肿瘤并非仅仅是癌细胞的集合，而更像是一个由恶性细胞、免疫细胞、癌症相关成纤维细胞（CAF）和血管内皮细胞（VEC）等共同构成的异常器官。
免疫细胞与癌细胞的相互作用
研究表明，SPP1+巨噬细胞和CAF能在肝细胞癌（HCC）中形成肿瘤免疫屏障（TIB），排斥细胞毒性T细胞。在非小细胞肺癌（NSCLC）中，CXCL8过表达和αSMA+成纤维细胞屏障是导致免疫排斥的关键机制。空间生物标志物，如CD8+T细胞与PD-L1+巨噬细胞或肿瘤细胞的邻近程度，已被证明是比PD-L1表达或肿瘤突变负荷（TMB）更能预测免疫检查点抑制剂疗效的指标。
癌症相关成纤维细胞（CAF）与血管内皮细胞（VEC）的核心作用
CAF是肿瘤微环境中的关键调节者。它们分泌多种细胞因子（如TGF-β, IL-6）、生长因子和基质金属蛋白酶（MMP），促进上皮-间质转化（EMT）、血管生成和免疫抑制。CAF驱动的细胞外基质（ECM）重塑和硬化会阻碍免疫细胞浸润和治疗药物渗透。VEC则在肿瘤血管生成中扮演中心角色，但所形成的血管通常结构异常、渗漏且功能低下，导致肿瘤缺氧，进而加剧肿瘤侵袭性和治疗抵抗。CAF与VEC之间的相互作用进一步放大了这些效应。
表观遗传可塑性与代谢调控
缺氧是肿瘤微环境的标志性特征，它不仅能通过抑制mTORC1和激活未折叠蛋白反应（UPR）促使癌细胞发生代谢重编程，还能通过抑制氧依赖性染色质修饰剂（如组蛋白去甲基化酶）引发广泛的表观遗传改变。这种表观遗传可塑性是肿瘤异质性和治疗耐药性的重要根源。例如，在胰腺癌中，不同亚型（如泡沫腺型和鳞状样型）展现出截然不同的表观遗传修饰水平，这暗示了它们对表观遗传疗法可能具有不同的敏感性。
在代谢层面，空间代谢组学通过质谱成像（MSI）等技术可视化代谢物分布。研究发现，肿瘤细胞通过有氧糖酵解大量消耗葡萄糖，与效应T细胞竞争营养；同时，肿瘤衍生的乳酸支持调节性T细胞（Treg）和肿瘤相关巨噬细胞（TAM）的功能，从而营造免疫抑制性代谢环境。
技术挑战与临床转化瓶颈
尽管前景广阔，空间多组学技术走向临床仍面临多重挑战。
样本制备与标准化：临床常用的福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织样本存在核酸交联和降解问题，而研究常用的新鲜冰冻（FF）组织虽能更好保存分子完整性，但临床获取和处理难度大。不同平台对样本制备的要求各异，导致批次效应和数据整合困难。亟需建立统一的标准操作程序（SOP）和能够同时处理多种分子的“一步法”样本制备流程。
分辨率与灵敏度：技术发展已从早期的~100 μm分辨率提升至纳米级分辨率（如Stereo-seq），实现了亚细胞水平分析。然而，许多平台仍面临捕获效率低、检测灵敏度不足的问题。从2D分析向真实3D空间重建的过渡也缺乏标准化方案。
成本与基础设施：当前平台设备、试剂昂贵，数据分析计算资源需求巨大，限制了其广泛应用。云计算平台（如AWS）为数据存储和计算提供了可扩展的解决方案，但开发能够处理高维数据复杂性和空间变异性的先进算法仍是当务之急。
可重复性与临床验证：不同平台、实验方案和分析流程导致研究间可重复性差。技术偏差（如文库大小）若未经适当校正，会扭曲空间表达模式并误导生物学结论。将基于动物模型或少量组织切片的研究发现转化为能够反映人类疾病全貌复杂性和时空异质性的临床实用工具，仍需大量前瞻性临床研究进行验证。
伦理与监管考量：多组学数据包含极其敏感的个人信息，存在重新识别患者的风险。如何平衡数据隐私保护与医学研究创新是一大伦理难题。监管框架（如欧盟GDPR、美国FDA指南）正在不断完善，以应对人工智能（AI）整合、数据偏见和算法问责等新挑战。确保不同人群的公平数据代表性和技术可及性也至关重要。
未来展望
空间多组学的未来发展有赖于持续的多学科和跨机构协作。推动AI和深度学习算法在数据整合与解读中的应用、建立统一的空间组织参考图谱、开展多中心临床验证研究、制定明确的数据共享和伦理规范，将是加速该技术从基础研究走向临床精准医疗的关键。通过解决上述挑战，空间多组学有望最终实现对疾病机制的更深刻理解，并推动个性化治疗策略的革新。
