Akoya Biosciences为大家所熟知的是我们的超多重蛋白靶标空间分析技术，可以实现超过100种蛋白靶标的单细胞水平原位成像，从而开展空间表型及空间邻域分析。我们在今年的AGBT大会上分享了全新的多组学解决方案， 即在同一张组织切片的同一个细胞中同时观察RNA和蛋白，也就是真正意义的空间多组学，通过多种类型的肿瘤组织样本数据展示了该方案的独特之处。

蛋白分析可以提供空间表型及细胞邻域信息，非常适合进行细胞分型。RNA信息能够揭示特定样品的功能映射。当把它们放在一起时，也许在一个连续切片方法中，可以推断出哪里有什么细胞以及功能上发生了什么。但是为了获得单细胞水平和在该分辨率下RNA和蛋白靶标的共定位，就必须在同一张组织切片上分析它们，也就是真正的空间多组学。

我们在多种类型的肿瘤组织FFPE样本上获得了RNA和蛋白靶标的多组学数据，证实了该方法广泛的组织类型兼容性。

除了使用真正的空间多组学数据来揭示生物学的意义外，我们也与来自不同机构的一些主要教授合作，应用这些不同的工作流程来回答有趣的生物学问题。

其中的一个例子是我们与来自澳大利亚昆士兰大学的的Arutha Kulasinghe博士团队合作，在PheoCycler-Fusion单细胞原位空间组学系统上，使用超多重蛋白靶标分析人头颈癌组织，使用了包含100多种标记免疫细胞谱系、检查点、基质，以及代谢和细胞应激标志物的抗体。然后使用45个RNA探针对RNA成像，RNA探针设计用于检测细胞因子和趋化因子以及其他可能调节人头颈癌肿瘤微环境中免疫细胞功能的分子。

该研究中利用深层空间蛋白表型分析，发现了具有异质性的肿瘤区域代谢、压力和免疫浸润特征。与众不同的是，Arutha团队发现了肿瘤区域内高度凋亡（T4）与增殖和侵袭性区域（T3）。随后基于 RNA 空间表型的趋化因子分析揭示了潜在的调控作用，其中 T4 中 CXCL9 和 CXCL910 的局部分布通过募集释放颗粒酶B的CD8 T+细胞诱导凋亡的功能，来促进抗肿瘤活性，而CCL22的表达在T3中产生相反的作用。总的来说，这些数据证明了多组学空间表型的力量，并且可能最终产生有关可用于指导ICI患者治疗分层的新的空间生物标志物。

以上我们展示了如何使用不同工作流程的示例，以及它们如何回答不同空间生物学问题的关键应用。而能够将它们放在同一张切片上并获得真正空间多组学状态的能力，可便于获得 RNA 和蛋白单细胞水平的共定位信息， 从而能够发现一些有关肿瘤问题的关键机制。

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