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2025-08-04 0
想象一下,我们想了解一座城市的运作模式。如果只拿到一份所有建筑物的清单,是不是很难理解商业区、住宅区和工业区是如何协同工作的?但如果有一张高清卫星地图,所有功能区一目了然,城市的秘密便豁然开朗。
在生命科学研究中,科学家们也面临着类似的挑战。基因测序就像那份“建筑物清单”,它告诉我们组织里有哪些细胞和基因,却丢失了它们在组织内的“空间地址”。空间转录组学技术,如同为生命组织绘制“高清卫星地图”,它能同时捕捉基因信息和其空间位置,为我们揭示细胞如何“安家落户”、相互“沟通”,从而推动我们对发育、衰老和疾病(尤其是癌症)的理解。
然而,如何从这些复杂如星空图谱的数据中,快速、准确地解读出有价值的生物学信息,一直是该领域的核心挑战,尤其是在面对不同技术平台产生的不同形式的数据以及庞大的数据规模时。
为应对这一挑战,来自基因组多维解析技术全国重点实验室和深圳华大生命科学研究院的科研团队,成功研发了一款名为SpaSEG的AI“解码器”。这项于7月29日发表在Genome Biology上的研究,为空间转录组分析提供了一个功能强大的统一框架。SpaSEG能够处理多项核心任务,包括识别组织空间结构域、检测空间高变基因、整合多张组织切片以及解析细胞间的相互作用。
Genome Biology 官网截图
简单来说,SpaSEG就像是一个训练有素的“AI分析师”,能够根据复杂的空间转录组数据,自动识别出组织中的功能分区(如不同结构或病灶区)、找到基因表达存在空间差异的区域、拼接多个组织切片,并推断细胞之间的通信模式。
这款模型的独特之处在于,它首次将空间转录组数据“图像化”处理,借助卷积神经网络(CNN)——一种常用于图像识别的AI技术——对组织结构进行“看图识区”。这一方法不仅更智能,而且具有更强的适应性和处理速度,突破了传统工具在兼容性、精度和运算效率上的瓶颈。
SpaSEG 模型架构及多任务下游分析
SpaSEG最突出的优势之一,是其显著的跨平台兼容性和处理多尺度分辨率数据的能力。实验表明,SpaSEG在面向Stereo-seq (覆盖从Bin200到Bin20的多种分辨率)等多种平台不同分辨率的空间转录组数据时,识别空间结构域时的准确性均显著优于现有方法。
其高计算效率和低内存消耗的特性在处理大规模Stereo-seq数据时表现也表现出众。例如,在处理一个包含超8万个数据点的Stereo-seq Bin50数据集时,SpaSEG的分析速度比SpaGCN快了约26倍。面对包含超52万个数据点的Stereo-seq Bin20超大规模数据集,其速度依然比Leiden快2.5倍。
跨平台多尺度分辨率的组织空间结构域识别
SpaSEG通过精准对齐相邻组织切片的空间坐标和基因表达模式实现了跨切片空间结构域对齐,从而支持3D组织结构重建。在小鼠嗅球Stereo-seq数据中,SpaSEG成功对齐了多个解剖结构,对齐精度提升了20%-30%,且无需依赖复杂的对齐算法。
SpaSEG通过组织空间结构域的识别结果能高效地检测出与特定空间结构相关的空间可变基因,从而揭示不同解剖区域的基因表达模式。在小鼠胚胎Stereo-seq数据中,SpaSEG识别出252个空间可变基因,并验证其生物学意义。SpaSEG在多个评分指标上对比其他方法有所提升,且计算时间大幅缩短。
SpaSEG还可以结合配体-受体互作数据库,推测出细胞之间可能存在的信号传递通路。其在乳腺癌样本中的应用进一步揭示了肿瘤组织中免疫细胞与其他细胞之间的复杂交互,为理解肿瘤微环境提供了新思路。
总之,SpaSEG通过创新的无监督深度学习架构,为空间转录组学领域提供了统一的多任务解决方案。它不仅在方法学上引入了图像分割的全新思路,更在技术应用层面解决了四大核心分析任务。尤其值得注意的是,其处理超大规模数据的速度实现了2.5到26倍的显著提升,展现出了巨大的实际应用价值。当前,SpaSEG 已集成到华大 Stereo-seq时空测序配套软件 Stereopy软件中,为探索复杂生命过程提供了高效的工具。
Stereopy官网截图 (https://stereopy.readthedocs.io/en/v1.6.0/Tutorials(Multi-sample)/SpaSEG.html)
基因组多维解析技术全国重点实验室、深圳华大生命科学研究院的白勇副研究员、刘传宇研究员和金鑫研究员为论文共同通讯作者。白勇、深圳华大生命科学研究院郭翔宇和刘可茵为论文共同第一作者。本项目获得国家重点研发计划资助。本研究使用的数据均为已发表的公开数据集。本研究已通过伦理审查,严格遵循相应法规和伦理准则。
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