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2016年7月4日/生物谷BIOON/–在一项新的研究中，来自瑞典卡罗琳斯卡研究所和皇家理工学院等机构的研究人员开发出一种新的被称作空间转录组学（spatial transcriptomics）的高分辨率方法研究一种组织中哪些基因是有活性的。这种方法能够被用于所有类型的组织中，而且在临床前研究和癌症诊断中是有价值的。相关研究结果发表在2016年7月1日那期Science期刊上，论文标题为“Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics”。
疾病改变组织中RNA分子和蛋白表达。为了获得关于疾病的更多知识和优化诊断方法，对组织样品进行显微研究经常在实验室和医院中开展，但是迄今为止，科学家们只能够同时确定少量RNA分子的位置。
在这项新的研究中，来自瑞典卡罗琳斯卡研究所的Jonas Frisén教授团队与来自瑞典皇家理工学院的Joakim Lundeberg教授团队合作开发出一种新的方法，能够分析所有RNA分子的数量，并且利用显微镜提供它们的空间信息。
Frisén教授说，“通过将组织切片放在载玻片上，在其上面，我们将DNA链与内置的地址标签放在一起，这样我们就能够对活性基因产生的RNA分子进行标记。当我们分析组织样品中的RNA分子存在时，这些地址标签指示着这些RNA分子存在于组织切片中哪些地方，以及我们能够获得在哪些地方不同的基因是有活性的高分辨率信息。”
这些结果也在更加精确的诊断中是有价值的。当前的诊断方法是获取一种组织样品，将它磨碎，分析细胞混合物，但是其风险在于一些癌细胞被来自样品中所有的其他细胞的信号稀释掉，因而被忽略掉。
他继续说道，“利用我们的方法，我们能够获取肿瘤信号，而且不会被稀释掉。鉴于组织样品中的不同部分都有它们的特异性地址标签，我们能够鉴定少量的肿瘤细胞。”研究人员利用小鼠脑瘤和人乳腺癌样品证实了这一点。
这种方法能够用于所有类型的组织和疾病中。它也能够提供关于癌症诊断中的疾病异质性的信息，就像在研究人乳腺癌样品时所证实的那样。
Frisén教授说，“它使得比以往更高分辨率和更精准地研究哪些基因在组织中是有活性的成为可能，而这在基础研究和诊断中是有价值的。”（生物谷 Bioon.com）
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Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics
Patrik L. Ståhl1,2,*, Fredrik Salmén2,*, Sanja Vickovic2,†, Anna Lundmark2,3,†, José Fernández Navarro1,2, Jens Magnusson1, Stefania Giacomello2, Michaela Asp2, Jakub O. Westholm4, Mikael Huss4, Annelie Mollbrink2, Sten Linnarsson5, Simone Codeluppi5,6, Åke Borg7, Fredrik Pontén8, Paul Igor Costea2, Pelin Sahlén2, Jan Mulder9, Olaf Bergmann1, Joakim Lundeberg2,‡, Jonas Frisén
doi:10.1126/science.aaf2403
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Analysis of the pattern of proteins or messengerRNAs (mRNAs) in histological tissue sections is a cornerstone in biomedical research and diagnostics. This typically involves the visualization of a few proteins or expressed genes at a time. We have devised a strategy, which we call “spatial transcriptomics,” that allows visualization and quantitative analysis of the transcriptome with spatial resolution in individual tissue sections. By positioning histological sections on arrayed reverse transcription primers with unique positional barcodes, we demonstrate high-quality RNA-sequencing data with maintained two-dimensional positional information from the mouse brain and human breast cancer. Spatial transcriptomics provides quantitative gene expression data and visualization of the distribution of mRNAs within tissue sections and enables novel types of bioinformatics analyses, valuable in research and diagnostics.