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空間生物學(xué)簡介

測序技術(shù)、質(zhì)譜技術(shù)、多組學(xué)方法、成像技術(shù)和人工智能分析技術(shù)的進(jìn)步，大大提高了從生物樣本（尤其是人體組織）中獲取信息的深度。這些相互關(guān)聯(lián)的工具及其提供的不同見解，催生了一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，即空間生物學(xué)。通過整合這些先進(jìn)技術(shù)所提供的背景，空間生物學(xué)正在改變生物研究。但什么是空間生物學(xué)，研究人員如何利用其工具來滿足后組學(xué)時代日益增長的生物學(xué)問題的需求？本文簡要概述了空間生物學(xué)及其技術(shù)，以及這一動態(tài)領(lǐng)域的關(guān)鍵研究問題。

什么是空間生物學(xué)？

空間生物學(xué)將空間位置數(shù)據(jù)與分子信息相結(jié)合，使研究人員能夠研究生物標(biāo)志物在其原生組織環(huán)境中的組織和功能。這種方法將空間坐標(biāo)分配給已識別的生物標(biāo)記物，從而繪制出生物標(biāo)記物分布和相互作用的詳細(xì)地圖。

研究人員為什么要使用空間生物學(xué)技術(shù)？

空間生物學(xué)技術(shù)可提供組織中不同細(xì)胞類型空間組織的高分辨率洞察力，并可使用多種生物標(biāo)志物對其進(jìn)行精確表型。這對于理解復(fù)雜的生物過程（如腫瘤微環(huán)境、免疫細(xì)胞相互作用和發(fā)育生物學(xué)）至關(guān)重要。通過揭示細(xì)胞在原位是如何排列和相互作用的，空間生物學(xué)可以為治療策略提供信息，并改進(jìn)對治療反應(yīng)的預(yù)測。

空間生物學(xué)對腫瘤微環(huán)境研究有何益處？

空間生物學(xué)有助于研究人員了解腫瘤微環(huán)境中細(xì)胞和生物標(biāo)記物的組織結(jié)構(gòu)。腫瘤細(xì)胞與血管的接近程度、免疫細(xì)胞的存在和狀態(tài)、腫瘤基因和蛋白質(zhì)表達(dá)的異質(zhì)性等關(guān)鍵問題，都可以利用空間生物學(xué)技術(shù)來解決。這些見解對于預(yù)測對免疫療法和其他療法的反應(yīng)至關(guān)重要。

空間生物學(xué)如何有益于神經(jīng)科學(xué)研究？

將基于抗體的多路復(fù)用成像與特定細(xì)胞類型標(biāo)記物相結(jié)合，可以更好地了解大腦的空間異質(zhì)性及其對神經(jīng)退行性疾病的影響。這些見解最終可為治療和預(yù)防阿爾茨海默病等疾病提供更有效的療法。

空間生物學(xué)使用了哪些技術(shù)？

空間生物學(xué)綜合利用了多種先進(jìn)技術(shù)，包括：

空間生物學(xué)如何應(yīng)用于發(fā)育生物學(xué)？

空間生物學(xué)非常適合研究毛囊等復(fù)雜的發(fā)育中組織，這些組織顯示出隨組織生命周期變化的顆粒狀細(xì)胞特征。它有助于研究人員了解干細(xì)胞如何在不同的龕位中移動，并提供細(xì)胞特征和位置的顆粒知識，這對發(fā)育生物學(xué)研究至關(guān)重要。

低倍技術(shù)和高倍技術(shù)有何不同？

雖然這兩種方法都使用熒光顯微鏡，但中低倍增技術(shù)分析的生物標(biāo)記物較少，分辨率較高，適合對單細(xì)胞內(nèi)的特定分析物進(jìn)行詳細(xì)研究。高倍技術(shù)可分析數(shù)百或數(shù)千個生物標(biāo)記物，提供對復(fù)雜組織的全面了解。研究人員通常先使用低倍技術(shù)來確定假設(shè)和檢查特定的組織區(qū)域，然后再使用高倍方法進(jìn)行更廣泛的分析。

空間生物學(xué)中的多重成像是如何工作的？

空間生物學(xué)中的多重成像涉及使用不同技術(shù)的各種工作流程，例如:

什么是 Cell DIVE-IBEX 方法？

Cell DIVE-IBEX 是一種混合成像方法，結(jié)合了 Cell DIVE 和 IBEX（迭代漂白擴(kuò)展多重性）的優(yōu)點，提供全面的多重成像。IBEX 方法由位于馬里蘭州貝塞斯達(dá)的美國國立衛(wèi)生研究院羅納德-杰曼實驗室發(fā)明。它將 IBEX 的抗原回收、抗體染色和染料滅活技術(shù)與 Cell DIVE 的先進(jìn)成像和軟件功能融為一體。Cell DIVE-IBEX 能夠?qū)M織樣本進(jìn)行詳細(xì)而全面的分析，讓人們更深入地了解不同細(xì)胞類型和生物標(biāo)記物之間的空間關(guān)系和相互作用。然而，多重數(shù)據(jù)集的圖像分析仍然是一項挑戰(zhàn)。幸運的是，基于人工智能（AI）的圖像分析通過深度學(xué)習(xí)、精確分割和自動表型等方面的創(chuàng)新取得了長足的進(jìn)步，成為研究人員的有力工具。通過將細(xì)胞DIVE-IBEX方法與人工智能驅(qū)動的圖像分析相結(jié)合，研究人員可以研究腫瘤微環(huán)境中的細(xì)胞相互作用和異質(zhì)性，顯著提高空間生物學(xué)洞察的準(zhǔn)確性、效率和深度。