【前沿进展】Nat Methods | 原致远/宋江宁/王智康团队开发空间跨组学白盒翻译方法——NicheTrans

近年来，空间组学技术发展迅速，但单一组学信息难以全面揭示生物系统的复杂机制。针对空间多组学实验成本高、数据可及性有限等挑战，复旦大学与莫纳什大学团队于2026年7月9日在Nature Methods发表论文，提出空间感知跨组学翻译框架NicheTrans。该研究旨在利用易获取的空间单组学数据重建多组学信息。方法上，NicheTrans通过构建层级式细胞微环境（niche）、融合空间位置、组织形态和细胞类型等多模态信息，并引入Transformer模块及integrated gradients解释机制，实现对目标组学的精准预测与机制解析。在帕金森病、阿尔茨海默病、乳腺癌、淋巴结及小鼠胚胎脑等五类数据中，NicheTrans在转录组-代谢组、转录组-蛋白组及转录组-染色质可及性等双向翻译任务上均表现优异。结论指出，NicheTrans不仅能经济高效地生成空间多组学数据，其解释性工具还可追溯关键基因程序与空间调控关系，为神经科学、肿瘤学等领域提供通用分析框架。