综述：从组织架构到临床洞察：空间转录组学在实体瘤研究中的应用

这篇综述系统阐述了空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）技术在实体瘤研究中的革命性作用，涵盖从技术演进（如smFISH到NGS整合平台）、肿瘤微环境（TME）解析到多组学（scRNA-seq、表观组学）联合分析的前沿进展，并展望了AI驱动的三维（3D）空间图谱在精准肿瘤学中的潜力。

　　

背景与当前方法学进展
空间转录组学技术起源于1960年代的原位杂交（ISH）技术，历经单分子荧光原位杂交（smFISH）等迭代，现已发展为结合成像与测序的高通量平台。现代ST技术可保留组织内RNA的空间定位信息，分辨率达亚细胞水平，为解析肿瘤核心区、侵袭前沿和免疫生态位提供了全新工具。

解码实体瘤的空间转录组学突破
在肺癌研究中，ST技术成功定位了肿瘤边缘特异性基因（如EMT相关转录本），揭示了转移的分子开关。乳腺癌分析则通过空间聚类发现了与耐药性相关的肿瘤-基质细胞互作网络。值得注意的是，ST联合单细胞多组学（如MOFA+算法）可重构肿瘤内调控轴，例如PD-L1⁺免疫细胞的时空分布与免疫治疗响应显著相关。

技术挑战与未来方向
当前ST面临分辨率与通量的权衡：测序法（如Visium）覆盖全转录组但单点含多细胞，而成像法（如MERFISH）虽达单分子精度却耗时。解决方案包括微流控芯片结合条形码技术，以及深度学习驱动的图像分割算法（如DeepST）。最新趋势聚焦3D空间重建、代谢组-ST联用（如空间代谢组学），以及临床标准化流程建立。

多组学整合的临床转化前景
通过MEFISTO框架整合ST与表观组数据，研究者已鉴定出结肠癌中空间特异的超级增强子-靶基因模块。在胶质瘤中，ST联合质谱成像（MSI）揭示了鞘磷脂代谢梯度与肿瘤分级的空间相关性。这些发现为开发基于空间分子图谱的液体活检新策略奠定了理论基础。

伦理与数据挑战
尽管ST技术无需额外伦理审批（本研究未涉及人体试验），但数据存储（单样本可达TB级）和共享标准仍需完善。作者团队建议建立国际ST联盟以推动数据互操作性，这将是实现临床级空间生物标志物筛选的关键一步。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增观点，技术术语均保留原文大小写格式如PD-L1⁺、MOFA+等）