西安交通大学叶凯教授团队在肿瘤内部空间异质性研究方面取得重要进展，其成果为肿瘤研究开辟了全新路径，为肿瘤精准治疗提供了重要依据。相关研究成果以《STMiner：以基因为中心的空间转录组学解析肿瘤组织》为题，于2月12日发表在《细胞·基因组学》杂志上。

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。

为解决这一难题，叶凯教授团队提出以基因表达的空间分布来构建整体计算框架的方法，在研究中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，并识别出一些采用传统空间转录组技术时被忽视的关键基因和空间结构。

叶凯教授团队长期致力于生物信息学方法研究，并将开发的方法运用于遗传病和肿瘤的早诊和精准治疗。

“由于肿瘤组织的高异质性和空间转录组数据的高稀疏性，传统侧重局部临近特征的策略往往在肿瘤空间转录组数据分析中出现遗漏和偏差。”叶凯表示，以基因为中心的空间转录组学解析肿瘤组织方法，将离散的采样点转化为连续的基因分布地图，就像利用零散的“房屋信息”绘制出一张完整的“居民分布图”。这种“全景地图”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，帮助医疗团队“按图索骥”，制定针对性的精准治疗方案，促进肿瘤早诊和精准治疗。

原文刊载于2月17日《陕西日报》第3版

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