本报讯 西安交通大学教授叶凯团队在肿瘤内部空间异质性研究方面取得重要进展，提出以基因为中心的空间转录组学解析肿瘤组织方法，为肿瘤精准治疗提供了新依据。近日，相关研究成果发表于《细胞-基因组学》。

肿瘤组织具有高度异质性，细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊，传统的空间转录组技术难以全面揭示肿瘤的特性。传统方法通常将采样点视为独立的“房子”，统计每个点的细胞类型和基因表达信息，容易产生误差。

针对这一难题，叶凯团队提出以基因表达的空间分布来构建整体计算框架。他们开发出STMiner方法，利用二维高斯混合模型和最优传输理论，将离散的采样点转化为连续的基因分布地图，就像从零散的“房屋信息”中绘制出一张关于“居民分布”的“全景地图”。这种方法不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况，还能减少干扰信息，帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。

凭借这一技术，研究团队成功定位了高度复杂、边界不清的肿瘤组织中的独特基因表达模式，清晰区分了正常与异常组织的边界，并识别出一些此前被忽视的关键基因和空间结构。（张行勇）

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100771