空间组学经历了从单细胞转录组到多模态空间组学的爆发式发展，是解析生命现象、探究疾病机制的核心工具。随着技术快速迭代，该领域逐渐显现出技术创新与临床应用之间的明显断层，还面临高额成本、技术稳健性不足等诸多痛点。如何系统理解、科学评价并合理应用空间组学技术，成为亟待解决的问题。

近日，深圳理工大学教授曹罡、科研助理教授吴小凤与华中农业大学副研究员戴金霞团队合作，在《科学进展》上发表综述文章。团队从本质原理出发构建系统性技术框架与科学评价体系，为空间组学从技术爆发走向临床落地提供了“方法学指南”，有望推动生命科学与精准医学领域的技术应用革新。

研究团队跳出传统研究思路，以空间信息编码机制为核心，通过多维度创新设计，为空间组学技术的研究与应用搭建起完整研究体系：

一是原理化分类。文章摒弃了按平台名称、应用场景罗列的传统方式，从“空间信息如何被记录与解析”的本质出发，对空间组学技术进行结构化分类，揭示技术创新的内在逻辑。

二是核心参数拆解。文章系统分析了微阵列间距、探针化学性质、组织渗透深度等关键技术参数，明确其对数据质量的协同影响机制，为实验设计提供精准依据。

三是多维度评估框架。该文章提出了包含空间分辨率、检测通量、检测效率、组学兼容性、模态兼容性在内的全维度平台评价体系，实现技术平台的科学选型。

四是计算方法梳理。文章整合了空间去卷积算法、细胞边界识别、多模态整合、空间网络建模等核心计算方法，构建起空间组学数据处理的完整体系。

研究团队通过技术优化与标准化流程，将传统病理切片从单纯的形态学观察，升级为分子级别地图，让空间组学技术能够真正回归临床价值，进一步为精准医学的发展提供核心技术支撑，并有望在肿瘤、神经疾病等重大疾病的诊断与治疗中发挥关键作用。

相关论文信息：https://doi.org/10.1002/advs.202520806