近日，芝加哥大學Nicolas Chevrier、復旦大學未來信息創(chuàng)新學院鮑峰團隊一項突破性的研究成果發(fā)表于國際頂級期刊《Cell》：研究團隊成功構建了實驗室小鼠的全身高分辨率分子與細胞空間圖譜。這項工作為理解生物體在全身尺度上的復雜運作機制，以及研究系統(tǒng)性疾病的分子基礎，提供了前所未有的強大工具。

圖形摘要

突破技術瓶頸，實現(xiàn)“全景”觀測

小鼠是生物醫(yī)學研究中最關鍵的模型生物之一。然而，傳統(tǒng)的研究技術通常只能聚焦于特定的器官或組織，缺乏能夠在全身范圍內(nèi)同時、高分辨率地觀測分子和細胞活動的工具。這項研究通過創(chuàng)新的空間轉(zhuǎn)錄組學技術，首次對6周齡小鼠的全身切片進行了分子層面的系統(tǒng)性測繪，精準捕獲了全身的組織學結(jié)構。

研究的核心突破在于建立了一個包含5900萬個單細胞數(shù)據(jù)的參考數(shù)據(jù)集，并結(jié)合一套可擴展的計算方法，成功在整個小鼠全身切片的空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中，識別并定位了多達379種不同的細胞類型。這相當于繪制了一張覆蓋全身、標注了所有身份和位置的超高精度地圖。

AI賦能病理，實現(xiàn)自動全景注釋

更令人矚目的是，團隊基于這些海量的全身分子圖譜數(shù)據(jù)，開發(fā)了一套名為“LABEL”的機器學習流程。該工具能夠直接對常規(guī)的H&E染色病理切片圖像進行全身體范圍的組織與細胞類型自動注釋。這意味著，未來研究人員無需進行復雜的分子檢測，僅憑最普通的染色切片，就能借助LABEL算法快速獲得其中蘊含的豐富細胞類型和空間組織信息，極大提升了病理學分析的深度和效率。

揭示疾病全貌，精準描繪全身性炎癥

為了展示該技術的強大應用潛力，研究團隊將其應用于內(nèi)毒素血癥的研究。內(nèi)毒素血癥是一種典型的全身性感染/炎癥模型，通過對比健康與患病小鼠的全身分子圖譜，研究人員清晰地描繪出了炎癥狀態(tài)下，基因表達程序在不同組織和細胞類型中發(fā)生的系統(tǒng)性、整體性改變。這種“上帝視角”使科學家能夠以前所未有的精細度，理解一種疾病如何同時影響多個器官，并揭示不同組織在應對全身挑戰(zhàn)時的協(xié)同或特異性反應。

研究意義與未來展望

這項研究成果為在空間、時間和不同生理病理條件下，系統(tǒng)性研究支配實驗室小鼠機體生物學的分子和細胞過程鋪平了道路。也為基礎生物學、腫瘤學、免疫學、藥物研發(fā)及轉(zhuǎn)化醫(yī)學提供了新工具。這不僅是一項技術上的壯舉，更標志著生物醫(yī)學研究進入了一個能夠從完整有機體層面系統(tǒng)性、集成性理解生命過程與疾病機制的新階段。

https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(26)00273-4

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