空間轉錄組(Spatial Transcriptomics)技術憑藉其顛覆性的創新，和在轉譯醫學做出的突破性研究，被選為了Nature 2020的年度技術 "Method of The Year"
(原文連結：https://reurl.cc/ynMdK8)
空間生物研究為何日趨重要呢?
組織本身具有異質性，尤其是腫瘤組織，若只利用bulk RNA sequencing技術如RNA-seq，所有細胞群落的RNA在萃取後是完全混雜在一起，研究人員無法分辨出某些基因的高表現或低表現是來自哪個特定細胞群。以腫瘤微環境為例，巨噬細胞或者調節型T細胞皆有可能高度表現IL-10，研究人員只能透過像是流式細胞技術和免疫組織染色的結果來推測IL-10的來源。就如一杯綜合蔬果汁一樣，我們可以通過味道判斷有草莓、柳丁和其他水果的存在，但是每種水果的具體比例則不得而知。
而到2012年單細胞定序技術的出現則解決了產生基因差異表達的細胞群落來源問題。回到IL-10的例子，通過單細胞定序技術，研究人員不但可以知道IL-10的來源是巨噬細胞抑或T細胞，甚至可以知道每個細胞對於IL-10的表現貢獻有多少。就好像在一份水果沙拉中，我們可以知道具體每種水果的種類以及數量。
然而人體器官並不像水果沙拉一般無序的排列，每個細胞在空間中都有自己特定的位置，並隨著健康或者疾病狀況的改變出現動態變化。因此基因組學最終是需要從空間分佈上對每個基因的表達以及這些基因所處的細胞進行精確的定量。
而Nanostring於2019年推出的DSP是目前市面上唯一具有高通量多組學、空間生物資訊的技術平台，解決了傳統分析平臺無法同時獲得形態學資訊和多重靶標表達資訊的難題
► High-plex分析 : 一張玻片樣本即可分析超過100種蛋白或18000種基因表現
► 原位組織分析 : 利用感興趣區域(ROI)圈選的靈活性，可區分樣本腫瘤、免疫、微環境的區域
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