上海
近日，武汉大学人民医院研究团队在期刊《Advanced Science》上发表了题为“Single-Cell Annotation and Localization via Integrating Spatial Transcriptomics Maps the Mouse Ocular Atlas and RAO Dynamics”的研究论文，本研究开发了ASCL流程，整合了互补的空间转录组技术：用于细胞注释参考的单核分辨率SeekSpace，以及用于已注释细胞定位的均匀覆盖Stereo-seq。该策略能够在极少空间切片的情况下，实现大规模单细胞RNA测序数据的自动化注释与定位。利用ASCL，研究人员构建了小鼠全眼单细胞空间图谱，精确绘制了睫状体和视网膜中各类细胞的分布。此外，在视网膜动脉阻塞（RAO）模型中，研究人员发现免疫激活显著富集于神经节细胞层（GCL），并通过免疫荧光染色进一步验证。研究人员还发现活跃的视杆细胞存在选择性耗竭现象。总体而言，本研究提供了整个眼睛的全面空间细胞图谱，为视网膜动脉阻塞（RAO）的病理机制提供了新的高空间分辨率见解，是解析眼睛生理与病理特征单细胞水平景观的宝贵资源。
空间转录组学解析细胞异质性与组织结构：弥补scRNA-seq空间缺失的优势与高分辨率应用中的技术瓶颈
01
精确表征细胞异质性和空间组织对于理解组织发育、稳态维持以及疾病发生机制至关重要。尽管单细胞RNA测序（scRNA-seq）已彻底改变了器官中各类细胞的鉴定方式，但其缺乏空间背景信息，限制了对细胞类型准确注释及其功能解读，尤其在结构复杂或特征尚不明确的组织中尤为明显。空间转录组学（ST）技术应运而生，通过在原生组织结构中捕获转录组信息，弥补了这一不足，从而提升了细胞类型与功能的注释和整合能力。然而，目前的ST方法，尤其是依赖计算图像分割的高分辨率平台，在紧密排列且形态多样的组织中仍面临诸多挑战，包括细胞边界识别不准确、错误捕获多个细胞的转录本、每个检测位点的转录本数量偏低以及基因检测稀疏等问题。此外，ST技术的高昂成本进一步限制了通过大规模实验来解决这些分辨率和灵敏度局限性的可行性。
基于Stereo-seq的单细胞空间图谱绘制
02
为解决SeekSpace组织覆盖范围有限的问题，研究人员应用CytoSPACE将SeekSpace获得的细胞类型对齐到Stereo-seq切片上，以获得更全面的视图。为提高计算效率，研究人员利用器官固有的左右对称性，将后续分析限定在眼球的一半区域。该整合生成了一个高覆盖率的空间图谱，准确展示了细胞类型的解剖对应关系。
除了组织覆盖范围的限制外，另一个主要局限是对于稀有细胞群体的检测灵敏度不足，从而阻碍了精确的空间定位。为解决这一问题，研究人员采用Stereo-seq作为全面的空间参考，并结合TopACT算法进行分析。研究结果显示外周免疫细胞主要局限于眼外肌及周围结缔组织，而在视网膜各层几乎未检测到任何信号。这一发现与血-视网膜屏障的生理特性一致，进一步证实了Stereo-seq作为空间分辨细胞注释参考的可靠性。
基于Stereo-seq的单细胞空间定位重建
结论
03
总之，ASCAL方法在对特征尚不明确的组织中具有广泛的应用前景，尤其适用于细胞类型注释不足或标志基因模糊的情况。通过整合多维数据，本研究策略推动了复杂解剖系统的研究，减少了对大规模空间转录组学的依赖，并为系统性探索疾病和再生过程中空间调控的生物学过程铺平了道路。
参考资料：
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.75857
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