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新华社长春12月18日电（记者张建少美琪）18日，吉林大学记者获悉，我国科研团队在空间多组学数据集成领域取得开创性成果。通过构建基于基础组织学图像模型和超图网络的SpatialEx人工智能框架，我们突破了“数据孤岛”，为准确识别和治疗乳腺癌、帕金森病等疑难复杂疾病提供了新的解决方案。该成果17日发表在国际学术期刊《自然方法》网络版上。科学研究界长期以来一直希望同时捕获组织内细胞的空间位置和组织内细胞的多组学特性组织切片破译癌症等重要疾病的关键密码。然而，多个部门的多组学数据很难直接整合，形成空间多组学“数据孤岛”。针对上述问题，吉林大学关仁初教授和复旦大学脑智能科学技术研究院袁志远研究员团队另辟蹊径，提出了“组织学锚定”策略，构建了SpatialEx人工智能框架。这项技术将首次让科学家能够经济高效地绘制包含基因、蛋白质和细胞代谢信息的“多维身份证”，并将不同层与精确的坐标系相匹配。研究团队表示，该技术包含两项重要进展。一方面，我们利用基本的组织学成像模型直接“解读”单细胞水平的深层分子信息。m 最常见的组织学染色图像。同时，通过创新的“组学循环模块”，最初分布在相邻切片上的不同个体组学数据可以通过组织学图像的通用“桥梁”无缝链接。在乳腺癌研究中，该技术已经证明了超越现有技术的分析能力。这是一个组织。他们不仅能够建立“全局横截面视图”，而且还能够识别病理学家难以区分的免疫微环境中的细微差异。通过融合帕金森病模型中的代谢组学和转录组学数据，该技术清楚地揭示了受损大脑区域中多巴胺相关基因和代谢物的协调变化，为疾病机制的研究提供了新的维度。同时，生物医药研究正在构建成本可控、易于推广的智慧技术路径ch 和翻译应用程序。关仁柱表示，这一成果为空间组学“数据孤岛”问题提供了中国解决方案，极大推动了空间多组学技术在精准医疗、药物发现和临床诊断中的应用。