新華社長春12月18日電（記者張建 邵美琦）記者18日從吉林大學獲悉，我國科研團隊在空間多組學數(shù)據(jù)整合領域取得開創(chuàng)性成果，通過構(gòu)建基于組織學圖像基礎模型和超圖網(wǎng)絡的SpatialEx人工智能框架，打破了“數(shù)據(jù)孤島”，為精準辨析和治療乳腺癌、帕金森等疑難雜癥提供了新的解決路徑，這一成果于17日在線發(fā)表在國際學術期刊《自然-方法》上。

長期以來，科研界一直希望在同一組織切片上，同時獲取細胞在組織中的空間位置及其多組學特征，用以破解癌癥等重大疾病的關鍵密碼。然而，不同組學的多切片數(shù)據(jù)難以直接整合，形成了空間多組學“數(shù)據(jù)孤島”。

針對上述痛點，吉林大學管仁初教授團隊聯(lián)合復旦大學類腦智能科學與技術研究院研究員原致遠，另辟蹊徑提出了“組織學錨定”策略，構(gòu)建了SpatialEx人工智能框架，這一技術讓科學家首次能以經(jīng)濟高效的方式為細胞繪制出同時包含基因、蛋白及代謝信息的“多維身份證”，如同給不同圖層配上了精準坐標系。

據(jù)研究團隊介紹，該技術包含兩大核心突破。一方面是利用組織學圖像基礎模型，實現(xiàn)了從最普通的組織學染色圖像中直接“解讀”出單細胞層面的深層分子信息。另一方面是通過創(chuàng)新的“組學循環(huán)模塊”，將原本分布在相鄰切片上的不同單一組學數(shù)據(jù)，通過組織學圖像這一通用“橋梁”實現(xiàn)無縫拼接。

在針對乳腺癌的研究中，該技術展現(xiàn)了超越現(xiàn)有技術的辨析能力，不僅成功構(gòu)建了組織“全切片視圖”，還精準識別出了病理專家也難以區(qū)分的精細免疫微環(huán)境差異。

在帕金森病模型中，該技術通過融合代謝組與轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，清晰揭示了多巴胺相關基因與代謝物在腦部損傷區(qū)域的協(xié)同變化規(guī)律，為疾病機制研究提供了全新維度。同時，為生物醫(yī)學研究和轉(zhuǎn)化應用構(gòu)建了成本可控、易于推廣的智能化技術路徑。

管仁初表示，這項成果為解決空間組學“數(shù)據(jù)孤島”問題提供了中國方案，將顯著推動空間多組學技術在精準醫(yī)療、藥物研發(fā)及臨床診斷中的應用。