空间组学与AI：医学新纪元
空间组学技术（包括空间转录组学、蛋白质组学和表观遗传组学）的进步，使研究者和临床医生首次具备观测单细胞及组织微区生物过程的能力。同时，计算技术与人工智能（AI）的发展实现了对空间组学海量数据的深度解析，并支持对需要整合解释高维单模态/多模态空间数据集（多组学）的复杂假设进行验证。
这两项技术的结合正在重塑医学实践，催生了"空间医学"这一新范式——空间生物学洞见在药物发现和临床决策中发挥着关键作用。
医学个性化的革新路径
空间组学与AI推动医学从群体风险导向向个性化医疗转型是其核心贡献。传统医疗依赖群体风险因素分析（如某类人群患特定疾病的概率），以此优化治疗方案开发、干预流程设计及实验室检测方案。但这种标准化医疗模式往往无法准确匹配个体风险特征，也难以预测特定个体的治疗获益程度。
个性化医学通过分析个体独特生物学特征和风险因素，为临床决策提供定制化方案。典型应用包括：检测患者组织基因/生物标志物表达指导治疗选择，或根据肿瘤突变特征开发个性化免疫细胞疗法。当前，空间组学与AI正在推动下一代个体化临床检测技术的发展。
虽然已有研究通过空间组学检测识别了疾病诊断标志物及治疗反应特征，但转化为临床常规检测的案例仍有限。其中，AI赋能的TissueCypher检测技术在巴雷特食管（BE）管理中实现了临床转化突破。
巴雷特食管患者的个性化诊疗
BE是食管腺癌（EAC）的唯一癌前病变，由慢性胃食管反流病（GERD）引发导致食管黏膜化生改变。尽管多数BE患者不会进展为EAC，但进展者的5年总生存率仅22%。传统风险因素包括男性、白人、50岁以上、肥胖、吸烟史、BE/EAC家族史及GERD症状。
当前临床指南建议具有组合风险因素者接受内镜筛查及活检。标准流程是采用苏木精-伊红（H&E）染色，由病理学家判定是否为正常食管鳞状上皮、非异型增生（ND）BE、低级别异型增生（LGD）、高级别异型增生（HGD）或EAC。当病理分级存疑时标注"异型增生待定"（IND）。
这种群体风险评估模型存在显著局限：约40%的BE进展患者为非传统高危人群（如女性、非白人、年轻、非肥胖及无GERD史），且无法提供个体化进展风险预测。这种"一刀切"模式给临床风险评估带来重大挑战。
空间组学赋能的精准诊疗
为突破这一困境，TissueCypher检测系统应运而生。该临床可及的预后检测通过整合空间组学与AI技术，可客观评估BE患者5年内进展为HGD/EAC的个体化风险。检测流程包含：
- 对BE组织进行9种蛋白生物标志物多重免疫荧光标记（涉及肿瘤抑制、细胞周期调控、血管生成及免疫浸润等通路）
- 全片扫描数字化与专有图像分析软件处理（含深度神经网络识别BE组织，排除组织处理伪影）
- 计算机视觉算法识别分割7种关键细胞/组织结构，量化15项肉眼不可见的空间组学特征
- 特征值输入锁定的风险分层算法，生成包含风险评分（0-10）、风险等级（低/中/高）及五年进展概率的个性化报告
该检测经多项独立国际研究验证，基于AI的空间组学检测（如TissueCypher）提供的数据驱动决策模式，充分展现了个性化医疗的优势。
医学未来的空间智能图景
空间组学与AI在临床检测中的应用，正推动医学从群体模式向个性化模式范式转换。随着空间生物学与AI技术的持续突破，更多临床可及的空间组学检测将陆续面世。这些检测数据与多组学及临床数据的整合，或将构建基于细胞/组织/机体层面的疾病预测模型，最终实现患者医疗状况的数字"孪生"模拟，为个性化诊疗方案提供诊断、预测和预后洞察。
我们坚信，空间组学与AI正在架设通向个性化医学未来的桥梁。
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