随着空间组学技术的发展，空间蛋白组分析应运而生，突破了传统蛋白检测缺乏空间信息的限制。该技术不仅揭示了蛋白在组织微环境中的精确分布，也为免疫微环境评估、疾病分型、靶点验证等研究提供了全新的维度。
相比空间转录组，空间蛋白组以蛋白分子为直接研究对象，能够反映更接近功能层级的生物学状态，已成为组织病理研究和精准医疗中的关键工具。
我们将系统梳理空间蛋白组学的分析流程，从数据采集到生物学解读，助力科研人员在空间维度上深入理解生命过程与疾病机制。
一
技术原理与数据来源
目标：了解空间蛋白组技术的核心原理与主流平台，掌握数据获取形式与结构特征
| 关键维度 | 内容示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 探测原理 | 抗体标记（如 CODEX、MIBI） 核酸扩增探针（如 GeoMX） |
通过标记抗体或探针捕捉蛋白定位与丰度 |
| 主流平台 | CODEX（Akoya） GeoMX DSP（Nanostring） MIBI（IonPath） IMC（Hyperion） |
按原理与通量差异适配不同科研需求 |
| 数据结构 | 蛋白表达矩阵 + 空间坐标 + 组织图像 | 提供多模态空间层级信息 |
| 分辨率与通量 | 单细胞级；可检测几十至上百蛋白 | 兼顾空间清晰度与蛋白谱深度 |
| 典型应用 | 肿瘤免疫微环境 炎症与免疫浸润 组织发育动态 |
揭示蛋白功能与空间生态关系 |
二
空间表达模式识别
目标：识别具有空间特征的蛋白表达模式，发现组织微环境中关键区域或功能分区
| 关键步骤 | 方法示例 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 空间聚类 | k-means；Louvain；BayesSpace | 依据蛋白表达 + 空间坐标识别功能区块 |
| 模式识别 | NMF；SPADE；HMRF | 提取典型空间表达模块 |
| 高表达区域定位 | 均值热图；热点分析；自定义阈值 | 聚焦特定蛋白在空间上的活跃区域 |
| 空间可视化 | t-SNE/UMAP + 坐标重投影 | 空间嵌入图像展示表达趋势与模式 |
三
免疫微环境解析
目标：识别免疫细胞类型、空间分布与相互作用，探索免疫应答在组织内的微环境状态
| 关键步骤 | 方法示例 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 免疫表型识别 | CITE-seq标签；抗体panel分群 | 识别T细胞、B细胞、巨噬细胞等免疫细胞类型 |
| 免疫浸润评估 | ImmuneScore；表达阈值统计 | 量化局部免疫细胞富集水平 |
| 空间交互分析 | 邻域分析；配体-受体打分 | 探索免疫细胞与周围组织的空间互作关系 |
| 免疫通路解读 | GSVA；PathwayMapper；Reactome | 评估免疫活性路径的空间表达特征 |
四
疾病机制与空间标志物识别
目标：识别疾病相关空间差异基因与区域，揭示潜在调控机制
| 关键步骤 | 方法示例 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 差异区域检测 | 空间表达热图；空间聚类 | 锁定病变相关区域及其组织结构 |
| 标志物筛选 | 差异表达；特异性打分 | 识别空间特异性表达的关键分子 |
| 调控因子推测 | TF预测；SCENIC；cisTarget | 探索驱动差异表达的调控机制 |
| 机制关联分析 | 多组学整合；疾病数据库比对 | 验证差异通路与疾病机制的相关性 |
空间蛋白质学分析的应用领域
- 组织微环境解析：绘制不同细胞类型蛋白表达的空间分布图谱
- 信号通路空间定位：揭示关键蛋白及其信号网络在组织内的精确位置
- 肿瘤免疫微环境研究：分析免疫细胞亚群及免疫相关蛋白的空间分布特征
- 疾病标志物发现：在组织空间背景下精准定位潜在蛋白质生物标志物
在空间蛋白组这一新兴交叉领域，博兆医疗专注于深度解析蛋白空间分布与功能机制，不断推进数据分析流程的精细化与标准化。
我们致力于为科研人员提供可靠、高效的分析支持，助力科研从数据中洞见生物逻辑。