莫希特·辛格
肿瘤异质性极大地阻碍了新型肿瘤药物的开发。寻找新的靶点和有用的模型系统需要了解空间肿瘤格局。在这里，通过分析各种组织类型、样本格式和 RNA 捕获化学方法中的 40 个组织切片和 80,024 个捕获位点，我们研究了空间转录组学 (ST) 对肿瘤学发现的实用性。通过利用匹配的病理分析（为组织切片组成提供基本事实），我们验证了 ST 的精确度和完整性。然后，使用空间数据，我们展示了如何捕获重要的肿瘤深度参数，例如缺氧、坏死、血管和细胞外基质变化。在同源癌症模型中，我们还使用空间背景来精确定位相对细胞类型位置，以显示肿瘤和免疫细胞的负相关性。在临床胰腺腺癌样本中，我们展示了靶标识别方法，并强调了肿瘤内在指标和旁分泌信号传导。