确定组织中细胞的空间位置，以及存在于组织中的不同细胞类型，是研究细胞-细胞通信交流、组织器官生理性和病理性功能的基础。新兴的空间转录组学被称为一项将彻底改变细胞和组织研究的技术，能够利用细胞在组织中的空间位置信息对细胞进行转录组分析，以灵活的方式在组织原位绘制细胞的转录组特征，解析细胞的类型和信号通路。目前，使用空间技术对组织中的细胞类型进行全面映射仍是挑战，这需要建立足够敏感的实验和计算方法，以解决不同组织间细胞类型的细粒度差异。

为解决上述难题，英国Sanger研究所的研究团队及合作者在Nature Biotechnology发表了题为“Cell2location maps fine-grained cell types in spatial transcriptomics”的文章。研究团队开创性地提出了一个基于贝叶斯模型的细胞类型解析方法——Cell2location，旨在解析空间转录组数据中的细粒度细胞类型，创建不同组织的精确细胞图谱。通过三种不同组织中的细胞定位，研究团队评估了cell2location的性能，结果显示，Cell2location对细粒度细胞类型的敏感性优于现有工具，具有广阔的应用前景。

Cell2location通过整合来自特定组织的scRNA-seq和空间转录组数据以绘制细胞类型的空间分布。Cell2location工作流程的第一步是从scRNA-seq数据中提取参考细胞类型的特征信息，然后利用这些特征信息和一个或多个空间转录组数据集作为输入，将单个空间位置的mRNA信息分解为不同的参考细胞类型。数据显示，Cell2location不仅可以处理复杂的实验设置，还能对多个scRNA-seq和空间转录组数据集进行联合分析。此外，Cell2location模型还采用了一种分层设计方法，利用不同位点的统计优势，提高了分析结果的特异性和灵敏度，能更准确地分辨复杂组织中的细粒度细胞类型。

图1. Cell2location基本原理示意图。来源：Nature Biotechnology

为验证Cell2location的性能，研究团队从49种参考细胞类型中提取了细胞，并结合在真实数据中观察到的普遍丰度模式的细胞类型，创建了包含2500个位置的空间转录组学数据集，这个合成数据集提供了关于细胞类型以及数量丰度的真实信息。

随后，研究团队使用Cell2location估算了单个位置上不同细胞类型的丰度，并将这些估算值与真实的细胞类型比例进行比较，发现Cell2location映射的细胞类型具有较高的准确性，而与细胞丰度模式无关。同时，研究团队还将细胞定位与最近开发的从空间转录组学数据估算相对细胞类型丰度的方法（如Stereoscope，Seurat等）进行了比较。结果显示，Cell2location对不同位置的细胞类型比例估算更准确。

图2. Cell2location性能评估及比较。来源：Nature Biotechnology

为验证Cell2location在真实组织中的细胞定位性能，研究团队生成了包含多个端脑和间脑区域的相邻小鼠大脑切片和与之匹配的单细胞转录组及空间剖面，使用Cell2location将这些单细胞转录组鉴定出来的细胞类型映射到鼠脑的空间位置，发现其与已有文献报道的解剖位置均一致。此外，研究团队还在鼠脑中捕捉到了罕见的细胞类型，解析了广泛的区域细胞类型，例如丘脑的兴奋性神经元和白质的少突胶质细胞，皮层中间神经元等罕见细胞亚型等。

图3. Cell2location在小鼠脑细胞空间转录组数据中的应用。来源：Nature Biotechnology

为进一步证实Cell2location的性能，研究团队将该模型应用于人类淋巴结组织微环境的空间解析。与小鼠大脑不同，人类淋巴结具有复杂的微环境特征，有许多空间交错的细胞群。通过整合单细胞转录组和空间转录组信息，研究团队绘制了一个包含34个参考细胞类型的综合图谱。结果显示，通过细胞定位，Cell2location可以很容易地识别出淋巴结组织中预期的主要区域，包括T细胞和B细胞带与包含滤泡树突状细胞的生发中心。

研究团队使用Cell2location的映射结果来识别细胞类型的空间共现，以更好地理解组织内部和预测细胞相互作用。研究发现，使用非负矩阵因子分解方法识别的细胞类型能够对应于已知功能相关的淋巴结细胞室。

图4. Cell2location在解析人类淋巴结空间结构中的应用。来源：Nature Biotechnology

文章通讯作者Oliver Stegle博士指出：“Cell2location能够识别并在空间上绘制小鼠大脑中未被描述的星形胶质细胞亚型，表明我们的方法具有显著的敏感性。结合这些罕见亚型的精确定位，研究人员现在可以获得大量信息，揭示这些细胞在大脑整体功能中所起的作用。”