腫瘤組織具有高度異質(zhì)性，細胞類型多樣、基因表達雜亂無章，區(qū)域界限模糊，傳統(tǒng)的空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)難以全面揭示腫瘤的特性。傳統(tǒng)方法通常將采樣點視為獨立的“房子”，統(tǒng)計每個點的細胞類型和基因表達信息，容易產(chǎn)生誤差。
為了解決這一難點問題，西安交通大學葉凱教授團隊提出以基因表達的空間分布來構(gòu)建整體計算框架，相關(guān)研究成果以“STMiner：以基因為中心的空間轉(zhuǎn)錄組學解析腫瘤組織”為題，于近日發(fā)表在《細胞·基因組學》（Cell Genomics）雜志上。
葉凱教授團隊長期致力于生物信息學方法研究，并將開發(fā)的方法運用于遺傳病和腫瘤的早診和精準治療。由于腫瘤組織的高異質(zhì)性和空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的高稀疏性，傳統(tǒng)側(cè)重局部臨近特征的策略往往在腫瘤空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析中出現(xiàn)遺漏和偏差。因此，葉凱教授團隊開發(fā)了STMiner方法，利用二維高斯混合模型和最優(yōu)傳輸理論，將離散的采樣點轉(zhuǎn)化為連續(xù)的基因分布地圖，就像從零散的“房屋信息”中繪制出一張完整的“居民分布圖”。這種方法不僅能更準確地反映腫瘤組織的真實情況，還能減少干擾信息，幫助科學家更清晰地觀察基因的空間分布規(guī)律。憑借這一技術(shù)，研究團隊成功定位了高度復(fù)雜邊界不清的腫瘤組織中的獨特基因表達模式，清晰區(qū)分了正常與異常組織的邊界，并識別出一些此前被忽視的關(guān)鍵基因和空間結(jié)構(gòu)。
這些發(fā)現(xiàn)為腫瘤研究開辟了全新路徑，有望為未來的精準治療提供重要依據(jù)。
STMiner計算策略示意圖。論文作者供圖
此項工作是西安交通大學信息與生物醫(yī)學研究中心多學科交叉協(xié)作的又一重大成果，該中心立足“四個面向”開展“理-醫(yī)-工”交叉研究，組建了自動化、計算機、數(shù)學、生物、醫(yī)學等多學科優(yōu)勢相融合的科研團隊，打造“測-算-控”全鏈條研究體系，近年來在《科學》《自然》《自然·方法》《自然·生物技術(shù)》《自然·微生物學》等期刊發(fā)表了一系列重要研究成果。西安交大電信學部自動化科學與工程學院Stephen J. Bush教授在組學數(shù)據(jù)分析方面給予了重要指導(dǎo)；西安交大第一附屬醫(yī)院賈鵬博士、王澄瑤博士在算法驗證、器官芯片構(gòu)建方面提供了支持；電信學部計算機學院楊曉飛教授在算法開發(fā)方面提供了建議。
該研究得到了科技部重點研發(fā)專項、國家自然科學基金杰出青年基金等項目的支持。
相關(guān)論文信息：https://www.cell.com/cell-genomics/fulltext/S2666-979X(25)00027-8
本文鏈接：用“全景地圖”破解腫瘤“混亂社區(qū)”http://m.lensthegame.com/show-11-17526-0.html
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