尽管 3维(3D) 成像技术已取得重大进步，但对大型 3D 组织中所有细胞进行剖面分析仍然具有挑战性，其中包括具有许多细胞类型形态的组织。有鉴于此，荷兰Oncode研究所的Anne C. Rios等研究人员，利用mLSR-3D和STAPL-3D揭示了健康和肿瘤组织细胞的空间表型模式。

本文要点

1）研究人员研发了八色、多光谱、大规模、具有单细胞分辨率 3维 (mLSR-3D) 成像和图像分析软件，用于对组织中大量单细胞进行并行的、基于深度学习的分割，研究人员将其称为并行化分割分析3D 数据集 (STAPL-3D)。

2）将该方法应用于儿童 Wilms 肿瘤，研究人员获得了数百万个细胞的分子、空间和形态特征，并重建了肿瘤的空间表型模式。

3）与健康胎儿童的肾脏相比，原位细胞群分析和伪时间排序揭示了 Wilms 肿瘤中高度混乱的空间模式，同时也可观察到与人类胎儿肾脏细胞非常相似的细胞特征。

4）研究揭示了之前未报告的肿瘤特异性群体，其具有独特的空间嵌入或形态学属性。

本文研究揭示了 mLSR-3D 与 STAPL-3D 结合在揭示人类肿瘤综合细胞图集中的应用。

参考文献：

Ravian L. van Ineveld, et al. Revealing the spatio-phenotypic patterning of cells in healthy and tumor tissues with mLSR-3D and STAPL-3D. Nature Biotechnology, 2021.

DOI：10.1038/s41587-021-00926-3

https://www.nature.com/articles/s41587-021-00926-3