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空間生物學(xué)指南(下篇)

更新時間:2024-11-04      點(diǎn)擊次數(shù):74




空間生物學(xué)簡介



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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。


空間生物學(xué)常見問題


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:

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測序:空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)和空間基因組學(xué)將 RNA 和 DNA 測序讀數(shù)分配到特定的組織位置。

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質(zhì)譜分析:空間蛋白質(zhì)組學(xué)和空間代謝組學(xué)分析組織區(qū)域內(nèi)的蛋白質(zhì)和代謝物。

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熒光成像:利用傳統(tǒng)顯微鏡對二維和三維樣本中的低復(fù)合標(biāo)記物進(jìn)行可視化和量化,提供高分辨率的空間數(shù)據(jù),或利用基于抗體的多重成像技術(shù)對樣本中的數(shù)十至數(shù)百種蛋白質(zhì)進(jìn)行分析。

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激光顯微切割:可分離組織樣本,甚至是單細(xì)胞,用于下游空間 omics 分析,或?qū)μ囟▍^(qū)域進(jìn)行無污染研究。

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基于人工智能的圖像分析:探索二維和三維多重成像中的復(fù)雜數(shù)據(jù)和空間關(guān)系,并將其可視化。



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:


染色和成像合二為一:將染色和成像結(jié)合在一個步驟中。


多合一整體組學(xué)解決方案: 將多種 Omics 技術(shù)整合到一個工作流程中。


迭代染色: 涉及多輪染色和成像,以建立樣本的綜合概況。這種方法可提供組織內(nèi)蛋白質(zhì)分布和相互作用的詳細(xì)空間信息。


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(diǎn),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(yùn)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。



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