在针对乳腺癌的研究中，该技术展现了超越现有技术的辨析能力，不仅成功构建了组织"全切片视图"， 还精准识别出了病理专家也难以区分的精细免疫微环境差异。 在帕金森病模型中，该技术通过融合代谢组与转录组数据，清晰揭示了多巴胺相关基因与代谢物在脑部 损伤区域的协同变化规律，为疾病机制研究提供了全新维度。同时，为生物医学研究和转化应用构建了 成本可控、易于推广的智能化技术路径。 记者18日从吉林大学获悉，我国科研团队在空间多组学数据整合领域取得开创性成果，通过构建基于组 织学图像基础模型和超图网络的SpatialEx人工智能框架，打破了"数据孤岛"，为精准辨析和治疗乳腺 癌、帕金森等疑难杂症提供了新的解决路径，这一成果于17日在线发表在国际学术期刊《自然-方法》 上。 管仁初表示，这项成果为解决空间组学"数据孤岛"问题提供了中国方案，将显著推动空间多组学技术在 精准医疗、药物研发及临床诊断中的应用。 长期以来，科研界一直希望在同一组织切片上，同时获取细胞在组织中的空间位置及其多组学特征，用 以破解癌症等重大疾病的关键密码。然而，不同组学的多切片数据难以直接整合，形成了空间多组 学"数据孤岛"。 针对上述痛点，吉林大学管 ...