新计算工具MESA揭示病变组织中的细胞“生态热点”

为了更深入地理解组织疾病进展的驱动因素，科学家们不仅需要单独分析细胞的状态，还要了解它们在组织中的位置、相互作用以及这些空间关系如何随着疾病的发生而改变。最新发表在《自然遗传学》杂志上的一项研究介绍了一种名为MESA（多组学和生态空间分析）的计算方法，该方法能够显著提高研究人员对组织疾病的分析能力。 这项工作是由麻省理工学院（MIT）、斯坦福大学、威尔康奈尔医学院、拉贡医学研究所（MGH、MIT和哈佛大学）、科赫综合癌症研究中心（MIT）以及博德研究所（MIT和哈佛大学）的研究人员合作完成，主要由斯坦福大学团队领导。MESA借鉴了生态学的方法论，为组织分析提供了一个全新的视角。通过高分辨率的空间组学技术，它能够捕获组织样本中分子信息及其所在位置的数据，这些数据描绘了组织内部的“微观环境地图”。 MESA不仅能解释这些复杂的空间数据，还能量化组织内的“生物多样性”，即不同类型细胞的分布和互动模式。研究人员利用这种技术揭示了肝癌组织中肿瘤细胞与巨噬细胞共同存在的区域，这可能意味着这些区域对疾病的发展具有特殊影响。“我们的方法可以像研究生态系统一样解读组织，找出早期疾病迹象或治疗反应的‘热点’区域，为精准诊断和治疗设计开辟了新的可能性。”参与研究的MIT博士后周博凯表示。 一个重要的优点是，MESA可以通过计算将额外的信息，如基因表达谱，附加到现有的组织样本中，无需进行更多的实验。这种方法尤其有助于对比健康和病变组织，了解空间域的多层次功能。MESA已经成功应用于多个数据集和不同类型的组织中，发现了以前未被注意到的空间结构和关键细胞群体。 目前，MESA已经作为一个Python软件包发布，并主要用于学术和转化研究。尽管空间组学技术仍然因成本和技术要求较高而未能普及到临床应用，但该技术在制药公司中的应用日益广泛，特别是对于需要深入了解组织响应的药物试验。 业内专家对MESA的发展前景给予了积极评价，认为这为疾病的空间复杂性研究提供了新工具。通过将生态学理论应用于组织分析，MESA有望在未来帮助更准确地预测和治疗疾病。这一技术的发展也有助于加快精准医疗的进程，为个性化医疗提供强有力的支持。MESA的研究团队来自多家知名研究机构，展示了跨学科合作的重要成果。