近日，芝加哥大学Nicolas Chevrier、复旦大学未来信息创新学院鲍峰团队一项突破性的研究成果发表于国际顶级期刊《Cell》：研究团队成功构建了实验室小鼠的全身高分辨率分子与细胞空间图谱。这项工作为理解生物体在全身尺度上的复杂运作机制，以及研究系统性疾病的分子基础，提供了前所未有的强大工具。
图形摘要
突破技术瓶颈，实现“全景”观测
小鼠是生物医学研究中最关键的模型生物之一。然而，传统的研究技术通常只能聚焦于特定的器官或组织，缺乏能够在全身范围内同时、高分辨率地观测分子和细胞活动的工具。这项研究通过创新的空间转录组学技术，首次对6周龄小鼠的全身切片进行了分子层面的系统性测绘，精准捕获了全身的组织学结构。
研究的核心突破在于建立了一个包含5900万个单细胞数据的参考数据集，并结合一套可扩展的计算方法，成功在整个小鼠全身切片的空间转录组数据中，识别并定位了多达379种不同的细胞类型。这相当于绘制了一张覆盖全身、标注了所有身份和位置的超高精度地图。
AI赋能病理，实现自动全景注释
更令人瞩目的是，团队基于这些海量的全身分子图谱数据，开发了一套名为“LABEL”的机器学习流程。该工具能够直接对常规的H&E染色病理切片图像进行全身体范围的组织与细胞类型自动注释。这意味着，未来研究人员无需进行复杂的分子检测，仅凭最普通的染色切片，就能借助LABEL算法快速获得其中蕴含的丰富细胞类型和空间组织信息，极大提升了病理学分析的深度和效率。
揭示疾病全貌，精准描绘全身性炎症
为了展示该技术的强大应用潜力，研究团队将其应用于内毒素血症的研究。内毒素血症是一种典型的全身性感染/炎症模型，通过对比健康与患病小鼠的全身分子图谱，研究人员清晰地描绘出了炎症状态下，基因表达程序在不同组织和细胞类型中发生的系统性、整体性改变。这种“上帝视角”使科学家能够以前所未有的精细度，理解一种疾病如何同时影响多个器官，并揭示不同组织在应对全身挑战时的协同或特异性反应。
研究意义与未来展望
这项研究成果为在空间、时间和不同生理病理条件下，系统性研究支配实验室小鼠机体生物学的分子和细胞过程铺平了道路。也为基础生物学、肿瘤学、免疫学、药物研发及转化医学提供了新工具。这不仅是一项技术上的壮举，更标志着生物医学研究进入了一个能够从完整有机体层面系统性、集成性理解生命过程与疾病机制的新阶段。
https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(26)00273-4
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