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本综述聚焦空间转录组学（ST），尤其是微观分辨率空间转录组学（μST）。介绍其借助测序和成像技术实现细胞及亚细胞级转录组 mapping 的突破，分析数据稀疏、平台碎片化等挑战，探讨无分割分析、3D mapping、多组学整合及 AI 驱动等解决方案。
空间转录组学（ST）可在保留空间背景的情况下对组织全转录组基因表达进行系统分析。基于测序（sST）和成像（iST）的空间转录组技术取得进展，推动微观分辨率空间转录组学（μST）时代的到来，其能以前所未有的精度在细胞甚至亚细胞尺度进行转录组 mapping。
然而，μST 面临诸多挑战。在数据层面，每亚微米（或微米）级空间单元的转录本发现稀疏，且跨平台数据碎片化，阻碍了数据的整合与分析。在分析方法上，对可扩展、无分割且普遍适用的分析方法需求日益增长，同时 3D mapping、多组学整合以及人工智能（AI）驱动的空间分析策略也亟待发展。
从技术突破看，基于测序的空间转录组学正接近并超越微观分辨率尺度，而基于成像的空间转录组学则在向近转录组范围覆盖拓展。
在计算挑战方面，微观分辨率空间转录组学因大量空间特征和极端数据稀疏性，带来了独特的计算难题。细胞分割和跨平台整合方面的持续挑战，需要开发无分割方法以及协调、可扩展的计算框架。
人工智能整合、3D 空间组学和临床应用等新机遇，正在扩大微观分辨率空间转录组学在研究和转化医学中的影响。本综述总结了近期突破，概述关键挑战，并讨论了塑造 μST 未来的新兴实验和计算解决方案。
