在复杂组织微环境研究中，研究者常常需要同时回答两个问题：哪些基因在组织的特定区域表达？以及这些区域中的细胞究竟表达什么蛋白、处于什么功能状态、与哪些细胞相邻？单一技术往往难以同时满足这两个层面的需求。近年来，空间转录组与组织原位空间蛋白组学的联合应用，逐渐成为空间多组学研究中的重要方法学参考。

一项针对肝细胞癌（HCC）的大规模空间组学研究（Nature Cancer, 2024）为这种联合思路提供了具体案例。该研究纳入401例FFPE样本，首先利用PCF(CODEX)超多重蛋白成像技术在组织原位同时检测36种蛋白标志物，构建了空间单细胞蛋白图谱；同时，该研究还整合了6个独立的空间转录组（ST）数据集，从转录层和蛋白层两个维度观察肿瘤微环境的空间特征。这种设计思路提示：当研究目标是理解复杂组织中的细胞身份、功能状态和空间结构时，转录层信息与蛋白层信息的互补具有重要科研价值。

空间转录组的优势在于能够在组织切片中定位基因表达的空间分布，帮助研究者识别不同组织区域的转录特征。然而，mRNA表达水平并不总是与蛋白表达水平完全一致，且基因表达数据难以直接在组织原位呈现细胞的蛋白功能状态。在该文献中，研究者在ST数据集中观察到VIMhigh巨噬细胞和Treg细胞特征基因的空间重叠信号，但仅凭转录信息难以进一步区分这些细胞在蛋白层面的具体表型，也难以精确量化它们之间的空间邻近关系。此时，PCF(CODEX)所代表的单细胞组织原位空间蛋白组学技术，可以在同一组织背景下提供关键蛋白标志物的表达信息，帮助研究者从蛋白层进一步观察这些细胞的状态。

具体而言，该研究通过PCF(CODEX)技术不仅识别出9种主要细胞类型和67种细胞表型，还定义了细胞邻域（CN）和成对细胞相互作用（PCI）等空间特征。这些蛋白层空间信息使得研究者能够进一步分析：在ST数据集中提示的共定位区域，VIMhigh巨噬细胞是否确实在蛋白层面表达特定功能标志物？它们与Treg细胞的空间距离在不同研究分组中PC是否存在差异？这种从"转录层空间线索"到"蛋白层空间观察"的递进，正是空间转录组与PCF(CODEX)联合应用的核心价值所在。

对于从事肿瘤微环境、免疫相关基础研究或组织空间结构研究的科研人员而言，这种联合思路可作为科研设计参考。空间转录组适合用于发现组织区域化的基因表达模式，而PCF(CODEX)更适合在组织原位进一步观察关键蛋白标志物、细胞功能状态和细胞邻域关系。二者不是重复检测，而是从转录层和蛋白层共同构建空间组学证据链，有助于将空间表达线索转化为更具体的机制假设，为后续研究提供组织层观察维度。

【说明】

本文仅为科研技术方法介绍，不涉及疾病诊断、治疗建议、疗效预测、用药指导或临床决策。文中提及的研究发现均来自学术文献，相关分析结果需结合更多实验和研究进一步验证，不构成任何医疗意见。

【参考文献】

Qiu X, Zhou T, Li S, et al. Spatial single-cell protein landscape reveals vimentinhigh macrophages as immune-suppressive in the microenvironment of hepatocellular carcinoma. Nat Cancer. 2024. doi:10.1038/s43018-024-00824-y