2026年6月8日,因美纳(纳斯达克股票代码:ILMN)宣布推出StrataMap Spatial解决方案,以卓越的覆盖广度与分辨率,为科研人员拓展空间转录组学的检测能力。StrataMap Spatial此前名为“因美纳空间转录组解决方案”,是一款基于测序的端到端研究解决方案,旨在揭示空间转录组见解。空间转录组学已成为发育生物学、神经科学和肿瘤学研究中的重要工具,StrataMap Spatial将进一步拓展研究人员在绘制组织结构、解析组织功能、追踪肿瘤进展,以及识别有助于推动精准医疗的新型药物靶点的能力。
“空间生物学为我们理解遗传信息如何在人体中表达提供了全新视角,”因美纳首席技术官Steve Barnard博士表示,“我们的客户已经在利用StrataMap Spatial卓越的发现能力来绘制复杂组织并研究肿瘤的发生发展。此次发布将这一全新的空间转录组解决方案与我们定制化的生物信息学流程相结合,进一步深化了因美纳构建生物学见解生态系统的承诺,使规模化数据转化为无边界的科学发现。”
最高灵敏度的空间转录组技术,提供全面的转录层面见解
StrataMap Spatial兼具大面积、灵活捕获区域,单细胞分辨率以及无偏的全转录组分析能力。这些特性能够帮助客户从细胞、区域及结构多个层面系统评估空间关系,从而更深入地解析组织结构与功能。相较于其他基于panel的技术,StrataMap Spatial采用基于测序的方法,在每个样本中可检测到2倍以上的基因数量。该解决方案不仅覆盖编码转录组,还可检测非编码基因和假基因,从而揭示驱动组织功能和疾病发生的潜在生物学信号。此外,StrataMap Spatial兼容多种富集技术,包括用于识别相关免疫应答标志(如VDJ克隆型)的技术。
StrataMap Spatial通过以下特性满足科研及生物制药客户对可扩展空间生物学研究日益增长的需求:
· 捕获区域:7.5cm²的捕获区域可支持连续组织切片分析,帮助研究人员从多个维度理解组织结构,同时,用户还可对不同大小和形状的多个新鲜冷冻组织切片进行并行分析。该解决方案不受物种限制,兼容多种真核生物组织样本及不同质量水平的组织RNA。因美纳正在积极开发面向FFPE样本专用的解决方案,计划于2027年面向首批客户开放。
· 规模:StrataMap Spatial每年可处理超过2,000个样本。
· 速度:支持多张载玻片并行运行,文库制备和测序沿用传统NGS方法,测序最快仅需22小时;包括成像、测序和分析在内,客户可在5天内完成从样本到见解的全过程。
· 可及性:客户无需投入昂贵的专用系统,即可将StrataMap Spatial集成至现有组织病理学流程中,并在NovaSeq和NextSeq系列测序仪上运行,为现有客户提供入门空间生物学研究的便捷路径。
空间转录组专用软件提供强大、可扩展的多组学分析能力
StrataMap Spatial提供端到端的生物信息学支持,帮助客户开展从初始成像到数据分析的全流程研究。DRAGEN与Illumina Connected Multiomics可高效处理大规模空间数据,同时保持 StrataMap Spatial所实现的深度、分辨率和灵敏度。DRAGEN StrataMap分析流程通过机器学习驱动的细胞分割、转录本归属和初步聚类,简化空间探索过程。Illumina Connected Multiomics则将组织层面的可视化与数据筛选、聚类优化及下游生物学解读相结合,实现交互式、数据驱动的空间分析。该平台还支持将转录组数据与基因组、表观遗传组以及蛋白组数据进行整合,通过多组学数据的叠加分析,可更全面地理解塑造人类健康的生物学过程。
StrataMap Spatial 的早期应用聚焦肿瘤微环境研究与复杂组织发育图谱构建
在一项试点研究中,来自贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC)的研究人员利用 StrataMap Spatial 对长期以来难以解析的淋巴组织进行了空间图谱绘制,并构建了首个针对人类淋巴收集管的全转录组空间数据集。BIDMC空间技术平台总监Ioannis Vlachos博士及其团队基于StrataMap Spatial获取的连续切片影像数据,在细胞分辨率水平重建了组织结构的三维模型。
“因美纳的StrataMap Spatial展现出高灵敏度,使我们能够解析这些极具挑战性的样本,”Vlachos博士表示,“其大面积捕获区域使我们能够同时放置多个连续切片,从而构建这些极为珍贵组织的全转录组、单细胞分辨率的三维图谱,并发掘新的生物学机制。”
来自英国癌症研究中心剑桥研究所(Cancer Research UK Cambridge Institute)和剑桥大学的研究人员已在一组原发性中枢神经系统肿瘤样本中开展了StrataMap Spatial的初步验证研究。该项目由Addenbrooke’s医院神经外科医生兼剑桥大学科研人员Richard Mair博士牵头,并与由Dario Bressan博士领导的空间谱系分析卓越中心(SPACE)合作开展。研究团队对脑胶质瘤和胶质母细胞瘤组织进行了分析,以表征其复杂的肿瘤微环境,最终目标是为更精准的手术策略制定及个体化治疗提供支持。
“此前,我们无法在全转录组、单细胞分辨率水平对中枢神经系统及其他肿瘤类型的大尺寸组织切片进行研究,”英国癌症研究中心剑桥研究所与剑桥大学基因组学负责人Ania Piskorz博士表示,“如今,能够对这些大尺寸组织切片进行空间解析,将有助于我们更深入理解肿瘤微环境,构建更具信息量的肿瘤图谱,识别治疗耐药机制,并提升对患者治疗反应的预测能力。”
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