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这篇文章介绍了 Giotto Suite，这是一个全新的模块化软件包套件，旨在为不断增长的 空间多组学数据 提供可扩展且可互操作的端到端分析生态系统。其核心是一个创新的数据框架，能够以 技术无关 的方式，对跨越分子、形态和空间尺度的多样化空间数据集进行表示、整合和可视化。文章通过展示 Giotto Suite 在多尺度分析、多模式数据配准与整合、细胞分割比较以及处理大规模数据集等方面的应用，强调了该工具箱在促进空间生物学研究和支持开放科学社区方面的实用性和重要性。

References:

• Chen J G, Chávez-Fuentes J C, O’Brien M, et al. Giotto Suite: a multiscale and technology-agnostic spatial multiomics analysis ecosystem[J]. Nature Methods, 2025: 1-13.

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这篇文章介绍了三维循环免疫荧光（3D CyCIF）这种高复杂度、高分辨率的三维组织成像方法，并将其应用于人类肿瘤样本研究。作者们强调，传统的薄组织切片（4-5微米）会导致细胞完整性受到严重破坏，进而引发细胞表型分析和细胞间相互作用分析的误差，因为高达95%的细胞核在薄切片中不完整。通过使用八到十倍厚的组织切片（30-40微米），3D CyCIF能够对完整细胞形态、亚细胞结构和局部细胞群落进行精确的形态学评估和分子标记物分析。该研究通过对黑色素瘤样本的分析，揭示了肿瘤微环境中的精细结构、免疫细胞的复杂表型转换以及肿瘤-免疫细胞之间的直接膜接触（I型、II型和III型互动），表明高分辨率3D成像对于理解组织结构和细胞功能具有重要价值。

References:

• Yapp C, Nirmal A J, Zhou F, et al. Highly multiplexed 3D profiling of cell states and immune niches in human tumors[J]. Nature Methods, 2025: 1-14.

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这篇文章介绍了 OmiCLIP 模型的开发，这是一个视觉-组学基础模型，旨在通过对比学习连接组织病理学图像（如苏木精和伊红染色图像）与空间转录组学数据。作者利用一个包含来自32个器官的220万对配对组织图像和转录组数据的 ST-bank数据集 对OmiCLIP进行了训练。基于OmiCLIP，他们构建了 Loki平台，该平台提供五项核心功能：组织对齐、基于批量RNA测序或标记基因的组织注释、细胞类型分解、图像-转录组检索以及从苏木精和伊红染色图像预测空间转录组基因表达。基准测试结果表明，Loki平台在各种模拟和实验数据集上表现出 一致的准确性和鲁棒性，超越了现有的先进模型。

References:

• Chen W, Zhang P, Tran T N, et al. A visual–omics foundation model to bridge histopathology with spatial transcriptomics[J]. Nature Methods, 2025: 1-15.

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这篇研究论文介绍了 DeepScientist，一个旨在于实现目标导向、完全自主科学发现的 AI 科学家系统。该系统将科学探索建模为一个 贝叶斯优化问题，通过“假设、验证和分析”的迭代循环运行，并利用 累积发现记忆 来平衡对新假设的探索和对有前景方向的利用。实验结果表明，DeepScientist 在三个前沿 AI 任务上，通过 生成超过 5,000 个独特想法 和 验证约 1,100 个，最终以显著优势超越了人类设计的现有技术水平（SOTA）。这提供了第一个大规模证据，证明 AI 能够 持续推动科学前沿，并以超过人类研究人员的速度取得突破性发现。然而，分析指出该系统的主要瓶颈在于其 低成功率（1-3%），强调了高效验证和过滤在自动化科学中的关键作用。

References:

• Weng Y, Zhu M, Xie Q, et al. DeepScientist: Advancing Frontier-Pushing Scientific Findings Progressively[J]. arXiv preprint arXiv:2509.26603, 2025.

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这篇文章介绍了 拓扑速度推断（TopoVelo） 模型，这是一种旨在从空间转录组数据中共同推断细胞命运转变的 空间和时间动态 的计算方法。TopoVelo 通过使用 空间耦合微分方程 扩展了 RNA 速度框架，将整个组织中的细胞关系建模为一个 图，并利用 图神经网络 捕获相邻细胞之间的相互影响。该模型能够推断 细胞速度（即细胞在物理空间中随时间推移的移动和分化方向和速率），并在发育中的小鼠大脑皮层、神经管闭合和小鼠/人类胚胎类器官等多个生物系统中进行了验证，结果显示它优于不考虑空间信息的现有方法。最终，TopoVelo 有助于深入理解细胞命运转变如何受到其 微环境 的影响，并为建模整个组织的集体细胞动力学奠定了基础。

References:

• Gu Y, Liu J, Lee K H, et al. Topological velocity inference from spatial transcriptomic data[J]. Nature Biotechnology, 2025: 1-12.

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这篇文章使用空间转录组学揭示色氨酸代谢限制了肿瘤内三级淋巴结构（TLSs）的成熟。研究人员利用研究人员利用技术，确定了TLSs的不同发育阶段，并揭示了肿瘤衍生的色氨酸代谢会限制TLS的成熟，从而阻碍抗肿瘤免疫。文章根据发育潜力将传统的未成熟TLSs进一步分为顺应性和偏离性两类，并指出顺应性TLSs与成熟TLSs具有相似的抗肿瘤免疫功能，可作为免疫检查点阻断（ICB）治疗反应的潜在预测生物标志物。此外，该研究通过小鼠模型和TDO2抑制剂验证了限制色氨酸代谢可以促进TLSs成熟，并与抗PD-1疗法产生协同作用。

References:

• Tang Z, Bai Y, Fang Q, et al. Spatial transcriptomics reveals tryptophan metabolism restricting maturation of intratumoral tertiary lymphoid structures[J]. Cancer Cell, 2025.

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这篇篇科学论文重点研究了癌症引起的神经损伤 (CINI)如何促进肿瘤对抗 PD-1 疗法产生抗性。研究人员通过对皮肤鳞状细胞癌 (cSCC)、黑色素瘤和胃癌患者队列的多组学分析和临床试验数据，结合体内小鼠模型和体外细胞共培养实验，提出了一个机制。这一机制表明癌细胞通过髓磷脂降解导致神经损伤，进而触发神经炎症，上调 IFN-I 和 IL-6 信号通路，最终在肿瘤微环境中形成免疫抑制环境。实验结果表明，通过阻断 IFN-I 或 IL-6 信号传导可以逆转免疫抑制，从而恢复抗 PD-1 治疗的有效性。

References:

• Baruch E N, Gleber-Netto F O, Nagarajan P, et al. Cancer-induced nerve injury promotes resistance to anti-PD-1 therapy[J]. Nature, 2025: 1-12.

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这篇文章介绍了 MintFlow，这是一种生成式人工智能算法，专门用于空间转录组学数据，以解析组织微环境如何影响细胞状态。MintFlow 的核心优势在于它能够将细胞基因表达分解为内在变异和微环境诱导的组成部分，从而实现对组织扰动的虚拟模拟。研究人员将 MintFlow 应用于特应性皮炎、黑色素瘤和肾癌三种人类疾病，成功识别出疾病特异性的空间细胞状态和基因程序，例如在肾癌中发现了免疫抑制性的三级淋巴结构 (TLS) 边界 T 细胞。通过体外模拟（in silico perturbation），该模型预测了调节性 T 细胞（Tregs）在特应性皮炎中的治疗潜力，并指出靶向 TLS 巨噬细胞可能改善肾癌的预后，展示了其在加速转化假设生成和指导治疗策略方面的潜力。

References:

• Akbarnejad A, Steele L, Jafree D J, et al. Mapping and reprogramming human tissue microenvironments with MintFlow[J]. bioRxiv, 2025: 2025.06. 24.661094.

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这份研究文章及其摘要讨论了巨胞饮作用在胰腺癌相关成纤维细胞（CAFs）亚型维持中的作用，尤其是在代谢压力（如谷氨酰胺缺乏）下。作者证明了抑制巨胞饮作用会促使肌成纤维细胞（myCAFs）转化为炎症性成纤维细胞（iCAFs），这是一个依赖于MEK-ERK信号通路的、代谢应激驱动的过程。这种CAF可塑性的改变重塑了胰腺肿瘤微环境，具体表现为胶原沉积减少、血管扩张以及T细胞浸润增加。研究结果表明，通过抑制巨胞饮作用来改变基质结构，可以增强胰腺导管腺癌（PDAC）对免疫疗法和化疗的敏感性，支持将这种抑制策略作为一种有前景的联合治疗方法。

References:

• Zhang Y, Ling L, Murad R, et al. Macropinocytosis maintains CAF subtype identity under metabolic stress in pancreatic cancer[J]. Cancer Cell, 2025, 43(9): 1677-1696. e15.

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这份研究概述了癌症神经科学这一新兴领域，强调了神经元在癌症的发生、生长和扩散中的作用。文章重点介绍了线粒体这一细胞器在细胞间的转移现象，它能够为癌细胞提供能量并改变其代谢方式。具体来说，研究人员利用一种名为 MitoTRACER 的追踪工具，发现在乳腺癌、黑色素瘤和前列腺癌等多种癌症类型中，神经元会将线粒体通过隧道纳米管转移给癌细胞。这种转移促使癌细胞进行代谢重编程，增强了其氧化呼吸能力、干性和锚定非依赖性生长，最终驱动了癌症向远端部位的扩散。

References:

• Mitochondria exit neuronsand drive cancer spread

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