筆者從吉林大學獲悉，中國科研團隊在空間多組學數據整合領域取得開創性成果，通過構建基於組織學圖像基礎模型和超圖網絡的SpatialEx人工智能框架，打破了「數據孤島」，為精準辨析和治療乳腺癌、帕金森等疑難雜症提供了新的解決路徑，這一成果近日在線發表在國際學術期刊《自然-方法》上。

　長期以來，科研界一直希望在同一組織切片上，同時獲取細胞在組織中的空間位置及其多組學特徵，用以破解癌症等重大疾病的關鍵密碼。然而，不同組學的多切片數據難以直接整合，形成了空間多組學「數據孤島」。

　針對上述痛點，吉林大學管仁初教授團隊聯合復旦大學類腦智能科學與技術研究院研究員原致遠，另辟蹊徑提出了「組織學錨定」策略，構建了SpatialEx人工智能框架，這一技術讓科學家首次能以經濟高效的方式為細胞繪製出同時包含基因、蛋白及代謝信息的「多維身份證」，如同給不同圖層配上了精準坐標系。

　據研究團隊介紹，該技術包含兩大核心突破。一方面是利用組織學圖像基礎模型，實現了從最普通的組織學染色圖像中直接「解讀」出單細胞層面的深層分子信息。另一方面是通過創新的「組學循環模塊」，將原本分佈在相鄰切片上的不同單一組學數據，通過組織學圖像這一通用「橋樑」實現無縫拼接。

　在針對乳腺癌的研究中，該技術展現了超越現有技術的辨析能力，不僅成功構建了組織「全切片視圖」，還精準識別出了病理專家也難以區分的精細免疫微環境差異。

　在帕金森病模型中，該技術通過融合代謝組與轉錄組數據，清晰揭示了多巴胺相關基因與代謝物在腦部損傷區域的協同變化規律，為疾病機制研究提供了全新維度。同時，為生物醫學研究和轉化應用構建了成本可控、易於推廣的智能化技術路徑。

　管仁初表示，這項成果為解決空間組學「數據孤島」問題提供了中國方案，將顯著推動空間多組學技術在精準醫療、藥物研發及臨床診斷中的應用。◇