空间转录组学技术可以测量组织内部数百万个位置上的基因表达情况，为研究细胞组成和功能提供了强大的工具。这些技术分为两类，第一类是基于图像的技术：例如 Slide-seq和 Visium，可以提供高分辨率图像和基因表达信息，但受限于成像质量和组织异质性。第二类是基于阵列的技术：例如 HDST、Visium HD、Seq-Scope和Stereo-seq，可以在亚细胞分辨率下测量整个转录组，并覆盖更大的样本量。然而，这两类技术都存在一定的局限性，基于图像的技术通常需要先进行细胞分割，然后进行细胞类型聚类，但分割质量会影响结果，且难以检测稀疏分布的细胞。基于阵列的技术，现有的方法通常采用“固定窗口”方法，将基因表达信息聚合成粗略的网格，然后进行细胞类型分解。这种方法会丢失高分辨率平台的优势，并且无法推断稀疏分布的细胞信息。目前，尚无直接利用亚细胞分辨率空间转录组学数据对单个细胞进行分类的方法。因此，研究人员面临着如何从亚细胞数据中推断单个细胞信息，并将其用于细胞类型识别的挑战。近日，来自牛津大学人类遗传学中心的Katherine R. Bull研究团队在Nature杂志上发表题为Multiscale topology classifies cells in subcellular spatial transcriptomics的研究论文，该研究提出了一种多尺度拓扑自动细胞类型分类的新方法，用于在亚细胞空间转录组学数据中自动识别细胞类型。为了解决以上问题，研究人员提出了一种名为拓扑自动细胞类型识别 (TopACT) 的方法，该方法使用动态缩放的局部邻域独立地对每个斑点的细胞类型进行分类。一旦确定了细胞类型，研究人员就使用多参数持久同调（MPH）进一步发展这种多尺度方法，MPH 是拓扑数据分析领域的一种新兴工具，它能够在几个样本中量化并比较单个解析细胞的空间分布。为了验证TopACT方法在亚细胞分辨率空间转录组学数据上的有效性，研究人员使用了一个合成的Voronoi 模型生成了具有已知细胞类型和边界的合成数据集。结果表明，TopACT 方法能够准确地识别出合成数据集中的细胞类型，并且能够有效地解析出稀疏分布的细胞。与传统的固定窗口分解方法相比，TopACT方法的准确率显著提高，这表明了TopACT方法在亚细胞分辨率空间转录组学数据上的优势。为了验证TopACT方法在识别罕见和稀疏分布的细胞群体方面的能力，研究人员使用了一个公开的小鼠脑空间转录组数据集。该数据集使用Stereo-seq平台进行测序，并包含了大量的基因表达数据。研究人员使用TopACT方法对数据进行分析，并成功地识别出了先前未被发现的血管周围巨噬细胞 (PVM) 细胞群。这表明TopACT方法能够有效地识别出常规方法难以检测到的细胞类型，并为研究脑组织的细胞组成和功能提供了新的线索。为了验证 TopACT 方法在基于成像的空间转录组学平台上的适用性，研究人员使用Xenium平台对人类肾脏样本进行了测序。Xenium平台使用预定义的基因面板进行测序，可以有效地捕获感兴趣的基因和通路。研究人员使用TopACT方法对数据进行分析，并发现TopACT方法能够准确地识别出肾脏中的各种细胞类型，并且能够提供比传统的成像方法更精细的细胞形态信息。这表明TopACT方法可以应用于基于成像的空间转录组学平台，并且可以克服基于形态学的细胞分割的局限性。为了验证TopACT方法在识别和定位稀疏分布的免疫细胞方面的能力，研究人员使用Stereo-seq平台对小鼠肾脏样本进行了测序。研究人员使用TopACT方法对数据进行分析，发现TopACT方法能够准确地识别出肾脏中的各种细胞类型，包括肾小球足细胞和免疫细胞。此外，TopACT方法还能够精确定位单个免疫细胞，并发现经过治疗的小鼠肾脏中肾小球免疫细胞数量显著增加，这与狼疮样免疫浸润一致。为了进一步量化细胞类型在空间中的组织，研究人员使用 MPH 方法分析了TopACT方法预测的免疫细胞的空间分布。结果表明，MPH 景观预测了治疗小鼠肾小球免疫细胞中存在外周环状结构，这得到了多色荧光免疫组化实验的验证。这表明TopACT方法可以与其他空间分析方法相结合，例如MPH，以揭示组织中的更复杂的细胞相互作用和功能。TopACT作为一种基于拓扑学的方法，具有很高的通用性和灵活性。未来，可以将该方法与其他技术相结合，例如基于成像的细胞核和细胞膜信息，进一步提高细胞类型识别的准确性。此外，TopACT还可以应用于更高维度的数据，例如时空数据和三维数据，以揭示组织在更复杂的空间结构中的组织模式。总而言之，TopACT是一种具有突破性的空间转录组学数据分析方法，它将为研究组织内基因表达的空间分布和组织结构提供新的工具，并推动相关领域的进一步发展。原文链接：
https://doi.org/10.1038/s41586-024-07563-1
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