每年国际顶级期刊 Nature Methods 杂志会对上一年的研究成果以及热点研究做个总结，并筛选出他们认为最有价值的技术成为年度技术方法。

 近日，Nature Methods 公布了 2020 年年度技术方法，「空间转录组学技术」这一新兴领域勇夺桂冠！

图片来源：Nature Methods

与前期推出了任何一种年度技术方法不同，空间转录组学技术能够在阐明细胞的异质性和定义细胞类型的同时保持其空间信息。

今天，我们来细品这项技术，到底是什么，怎么做，怎么用。

「果汁」→「沙拉」→「水果派」

—— 什么是空间转录组？

品尝一杯果汁，我们可以通过味道判断有橙子、苹果、草莓或者其他类型水果的存在，但我们却无法得知每种水果的具体比例。

正如 Nature Methods 在报道中提到的一样：传统的转录组测序就如同制作这样一杯水果冰沙，我们需要把所研究的样本研磨成匀浆。

最终得到的是组织细胞中平均的 mRNA 基因表达情况，这种分析会把细胞间的差异屏蔽掉。研究人员无法分辨出某些基因的上调或下调是来自某个细胞亚群还是来自整个细胞群体。

随着技术的进步，单细胞测序技术应运而生。

该技术最大的革新在于把单个细胞当做一个单位，通过检测高突变率细胞基因组中的序列或结构改变，追踪疾病的发生和发展，我们也可以清楚的看到里面的每一个细胞的基因表达情况。

就好像在一份水果沙拉中，我们可以清楚地知道每种水果的种类以及具体数量。

单细胞测序技术亦被推为 Nature Methods 2013 年的年度技术方法。

图片来源：Nature Methods

 然而，人体器官或组织并不像水果沙拉一样呈现无序的排列。

反之，组织中的每个细胞在空间中都有自己特定的位置，其功能的行使也需要周围其他细胞或所处环境的协助，同时这种空间位置会随着健康或者疾病状况的改变而出现动态变化。

要想精确地研究一个细胞最全面的组学特征，空间信息不可或缺。空间转录组技术即可在获取细胞转录组信息的同时保留其空间信息。

与上述的果汁或水果沙拉不同，空间转录组技术就如一个水果派，其中每种水果的排列组合以及位置信息一目了然。

图片来源：网络截图

 空间转录组技术对于特化的细胞类型的生物活性和它们存在的特定组织、微环境提供详尽的信息，对于理解细胞生物学、发育生物学、神经生物学、肿瘤生物学等是至关重要。

空间转录组学怎么做？

 在方法学层面，广义地说，空间转录组学研究有两种方法。

一种是可以用显微镜通过原位测序或多重荧光原位杂交技术测得；另一种方法是在测序的时候，以一种保留空间信息的方式捕获 mRNA。

目前，两种方法在目标覆盖范围、空间分辨率和通量方面往往是互补的。选择哪种方法，必须依据相应的生物学问题。

 在 Nature Methods 的报道中，作者汇总了目前已有的和未来会推广应用的多种空间转录组技术方法。其中，大篇幅介绍了 10x Genomics 空间转录组技术的前世今生以及未来的发展方向。

早在 2018 年，10x Genomics 公司就收购了位于瑞典斯德哥尔摩的 Spatial Transcriptomics 公司。后者开发的空间转录组技术综合了显微成像技术和转录组测序技术，能够从一片完整的冰冻组织切片中，获取切片上不同位置细胞中的完整转录组数据。

最初，该技术的分辨率为 100 微米，也就是在一个测序单元内包含几十个细胞。随后，10x Genomics 对该技术进行了优化，使其分辨率精确到 55 微米，即一个单元内可能有 1-10 个细胞。

据悉，10x Genomics 的目标是打造单细胞空间转录组，也就是将分辨率提高到一个单元内只含有一个细胞的水平。

图片来源：Nature Methods

空间转录组学怎么用？

 Nature Methods 同期刊登了以庄小威为代表的三篇来自不同单位、不同研究领域、权威学者的年度技术点评文章。

所有作者均肯定了空间转录组的技术革新，并将其与现存的常规转录组技术、单细胞转录组技术进行比较，以突出空间转录组技术的独特优势。

同时，他们也从各自的研究领域出发，对该技术在解析本领域内关键生物学问题的研究就行了汇总和展望。

图片来源：Nature Methods

 其中一篇评述文章来自美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士，哈佛大学化学与化学生物、物理学双聘教授庄小威。

她的主要研究工作为发展和使用单分子生物学及生物成像技术以及超高分辨生物成像技术，用以研究体外及活细胞中生物分子及其分子组装过程。

图片来源：Nature Methods

在这篇点评文章中，庄小威深入探讨了基于图像的空间转录组方法。

这些方法提供了历史上最高的空间分辨率，提供了对亚细胞信息的分析，但是在序列覆盖率和总体通量方面仍然受到限制。该文章还重点介绍了基于多重荧光原位杂交技术的方法，以及如何推动它们达到更大数量的靶标或覆盖更大数量的细胞。

此外，她还讨论了如何利用空间转录组学实现亚细胞转录组作图以及其与基因组组织之间的关系。

图片来源：Nature Methods

来自英国皇家理工学院和卡罗林斯卡学院的学者，Joakim Lundeberg 和他的同事着重讨论了将空间定位和单细胞转录组技术结合起来的方法。

他们提到细胞的转录组信息在均质化和进行测序之前，可以根据细胞在组织切片中的位置，使其被条形码化，这样就能够以相对较高的通量、无偏颇地提供单个细胞的转录组图谱。

同时，这篇文章也涵盖了最新的提高空间转录组分辨率的研究，以及那些通过空间基因表达，以及健康和患病组织的转录变化将器官成像的方法。

作者们期望未来能够实现多组学空间分析，从而达到并行测量转录组，基因组和蛋白质组的目的。

图片来源：Nature Methods

来自美国艾伦脑科学研究所 Brain Initiative Cell Census Network (BICCN) 项目的曾红葵等从神经科学的应用角度出发，探讨了为什么这些技术对理解复杂组织如此重要，以及他们和其他人在绘制大脑细胞组织图方面取得的最新进展。

另外，他们也分享了当前所面临的挑战和难题，比如说：如何将读图映射回其原始细胞以及可扩展性等问题。

图片来源：Nature Methods

写在最后

空间转录组技术已经在神经科学、癌症研究、发育生物学等领域大放异彩！

以癌症领域为例，空间转录组学方法正在改变人们的认识：

通过对细胞通信网络的无偏识别，空间转录组在解析癌症异质性方面具有独特优势，极大的增进了对癌症发病机制的理解，加速发现新的治疗靶点和更精准的治疗方法。

尽管空间转录组学方法还无法精确到单个细胞，但毋庸置疑，它正朝着单个细胞的方向快速发展。

将来某一天，研究者能够在同一组织切片上收集到更多层次的分子信息，为器官组织生态系统内的生物机制和相互作用事件提供更全面的观点。

 从空间大宇宙，到人身小宇宙，科学就是这么迷人！

图片来源：Nature Methods