3月20日，西湖大学生命科学学院教授杨剑课题组在《自然》上发表研究论文，向全球科学家开放了一项名叫gsMap的新方法——利用这项方法，他们绘制出一张从疾病到细胞分布的“导航图”，并成功定位到了精神分裂症、抑郁症等复杂疾病的相关细胞及其空间分布。

人的行为特征比如爱喝咖啡、生理特征比如高矮胖瘦，以及更容易得什么病，大多受到遗传变异，也就是基因的影响。过去，全球科学家通过全基因组关联研究（Genome-wide association study, 简称GWAS），成功鉴定出大量与复杂疾病和人体特征相关的遗传变异，但这一技术无法解释这些变异如何通过人体中哪些特定的细胞影响疾病的发生和发展。

“每个细胞都应该有一组活跃表达的标签基因，这组基因就像是细胞的身份证，反映了细胞的类型、状态、空间位置等信息。”杨剑团队注意到近年来逐步成熟的一项新技术——空间转录组（Spatial Transcriptomics, 简称ST），“GWAS关联了复杂疾病与特定基因，ST关联了特定基因与细胞位置，能否开发出一项新方法，以基因为桥，把疾病和细胞对应起来？”

针对目前ST数据噪声较大的局限，研究团队引入图神经网络（Graph Neural Network, 简称GNN），一种人工智能方法，对ST数据进行降噪和平滑处理。经过反复修改与调试，一个创新性的数据分析模型成功落地，不仅能够“认出”复杂疾病所对应的细胞类型，还能“追踪”到这些细胞在人体中的位置。

也就是说，他们成功做出了一张寻找疾病相关细胞的“导航图”。

由gsMap“导航”，研究团队发现，不论是精神分裂症还是抑郁症，都与谷氨酸能神经元有显著关联，但在对应不同疾病时，它们的分布位置是不同的。

与精神分裂症关联的谷氨酸能神经元，集中分布于大脑皮层和海马区域，这些位置与智商相关的细胞位置非常接近，甚至有重叠。“天才与疯子仅一线之隔”，这句话此刻有了细胞层面的科学证明。

进一步分析结果显示，在狭长形状的海马CA1区域，越接近背侧方向的谷氨酸能神经元，其钙离子信号转导及调控基因表达越活跃，与精神分裂症的相关性也越高，呈线性上升。这个结果有助于打开未来用药和治疗的思路。

而与抑郁症关联的谷氨酸能神经元，则集中分布在中脑和内侧前额叶皮层深部。结合现有药物数据库，他们发现活跃在这个位置的基因，与精神药物靶向的基因重合度较高，是其他大脑皮层区域的16倍，突显了该脑区在抑郁症干预和靶向治疗中的潜在作用。

据悉，目前，西湖大学杨剑课题组已将这项gsMap算法封装为开源软件。一个课题组的奇妙想法，将变成许许多多课题组的工具，希望帮助更多人照亮前行的路。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-025-08757-x