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随着空间组学技术迭代升级，兼具全转录组无偏筛选与单细胞原位精准定位能力的 Atera 平台自 AACR 2026 发布后，迅速成为肿瘤微环境研究领域焦点。上一期我们啃完了 Janesick AACR # 6216 poster 的乳腺癌部分——DCIS 双态、11q13 扩增、侵袭前沿有丝分裂灶。这一期把镜头切到宫颈癌，看 Atera 在另一份 FFPE 样本上跑出了什么。
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样本是一例 III-B 期浸润性宫颈鳞癌（HPV16+） FFPE。Atera 产出如表1。
70 万级细胞、近 1,000 UMI / cell——这个体量在 FFPE 空间组里属于"能细拆到耗竭 T 细胞亚群"的级别——比较绝大部分 Visium HD / stere-seq 的指标更强。
而且还有另外一个因素要考虑。空转转录组测序（Visium HD 或者 Stereo-seq）的样本前处理过程中，切片需要先进行透化，以便让组织中的RNA/探针释放，从而可以与芯片结合。这个过程不可避免会产生微米、甚至10微米级别的 RNA 横向转移，从而让相邻细胞之间存在 RNA 信号相互干扰，从而降低了细胞分群的准确性。而 Atera 走原位探针对接路线，直接在组织原位完成探针结合以及检测。RNA 不需要透化释放这一步，所以消除了 Visium HD / Stereo-seq 路线里"透化导致 RNA 横向扩散"这个误差源——这对高细胞密度组织（淋巴组织、小脑、肿瘤浸润前沿）尤其重要，因为这些地方细胞间距可能 <5µm，透化扩散会显著污染。因此，哪怕同样500中位基因 / cell 的基因检测数的情况下，Atera 预期的细胞分群分辨率也将会优于 Visium HD 和 Stereo-seq。
图1｜Atera 在宫颈癌样本中识别到的细胞类型。(A) UMAP展示细胞分群 (B) 空间定位图，含 右上「缺氧区 未分化形态 + 免疫排斥带 ≥50µm」、右下「分化良好区上皮分层 + 免疫细胞贴基底」
Atera 在这张切片上注释出 24 种细胞类型——从肿瘤细胞（分化良好 / 缺氧 / 角化不良）、免疫细胞（细胞毒 T / 耗竭 T / 调节 T / B / 浆细胞 / NK / 巨噬 / 树突 / 中性粒细胞 / 肥大细胞）到基质（CAF / 间质成纤维 / 平滑肌 / 内皮 / 宫颈内膜柱状 / 纤毛），基本覆盖了宫颈鳞癌 TME 的主要玩家。从细胞注释的多样性看，Atera 完全达到了单细胞转录组的水平，超过Visium HD或者Stereo-seq的大部分数据。
➊ 缺氧区（右上）：未分化形态，周围 ≥50 µm 半径无淋巴细胞——典型的"免疫排斥带"
➋ 分化良好区（Bottom right）：上皮分层有序，免疫细胞紧贴基底细胞。
同一张切片里同时看到"免疫荒漠"和"免疫活跃区"，这就是全转录组原位比单纯 Visium HD 多出来的东西——后者能告诉你"哪里 T 细胞少"，前者能在“真单细胞分辨率”地告诉你"T 细胞少的那块到底是什么形态、旁边是谁"。
图2｜H&E 分不出的分层，Atera 用基因拆开了(A) H&E vs Atera 肿瘤分层对比，包括缺氧基因（CA9、HIF1A、ADAM10、NDRG1、SLC2A1）共定位；(B) 关键基因 ODAM 和 FGFR3 的表达定位
H&E 下看宫颈鳞癌，病理医生能判"高分化/中分化/低分化"，但从增殖/副基底层 → 分化层 → 缺氧层的连续过渡，H&E 则无法识别区分。
Atera 用经典缺氧标志基因（CA9、HIF1A、ADAM10、NDRG1、SLC2A1）共定位，把肿瘤区拆成：
四个层在 H&E 上是渐变的，看不出明显的区分度。而在 Atera 分子图上是跳变的，有清晰的区分度。
还有一个细节值得点：ODAM 富集在缺氧肿瘤区，FGFR3 定位在基底/副基底的侵袭前沿细胞——这两个是 poster 里"无偏挖出"前的伏笔，先记下来，图5 会回到它们。
图3｜Niche 分析 (A) 堆叠条形图（k=10 空间簇，分 Tumor / Stromal / Immune）；(B) Niche # 1 / # 2 / # 3 的标记基因热图；(C) 空间映射：# 2（B 细胞富集）/ # 3（T 细胞富集）紧贴分化区，缺氧区则排斥免疫细胞
光拆出 24 种细胞还不够，作者进一步做了 niche 分析（类似 Seurat BuildNicheAssay 的思路，按空间邻近性把注释好的细胞拼成"邻域"）。全局 k=10 个空间簇里，挑三个免疫主导的 niche 看。
其中，缺氧肿瘤区——# 2 和 # 3 都被排除了，形成"免疫荒漠"。B 细胞 niche # 2 和 T 细胞 niche # 3 虽然都贴分化良好区，但不直接贴侵袭前沿的基底/缺氧区——也就是说，免疫最活跃的地方，离"肿瘤正在扩张的地方"还有一段距离。这是单纯 scRNA-seq 给不了的视角。
混合（CAF / 间质成纤维 / RGS4 / COL12A1 / MMP11）
B 细胞富集（MS4A1 / TCL1A / FCRL1 / BANK1 / PAX5）
T 细胞富集（TCF7 / TXK / CXCL9 / CCR7 / CCL19）
图4｜四个无偏新标志物，首次锚定到缺氧生态位。四个候选基因标出：EDNRA / LAMC3 / COMP / INHBA
这里也体现了全转录组的无偏优势。下面这四个基因中，LAMC3 不在 Xenium 5K 的 panel 列表里。
➡️ EDNRA（内皮素受体 A）：bulk RNA-seq 里报过是宫颈癌 biomarker，但缺空间验证——这次锚定到缺氧 TME
➡️ LAMC3（层粘连蛋白 γ3）：laminin 家族常见，但 LAMC3 这个亚型在癌里研究很少
➡️ COMP（软骨寡聚基质蛋白）：既往只研究在骨/关节病（硬皮病），肿瘤里几乎没人报
➡️ INHBA（抑制素 βA / Activin A 亚基）：报过是宫颈癌预后 marker，但没报到与缺氧肿瘤空间共定位——这次 poster 首次锚定
这四个基因的潜在价值：EDNRA 本身就有小分子抑制剂在研（肺癌/前列腺癌里搞过），回头看宫颈癌队列值得；INHBA 是 TGFβ 超家族，免疫抑制通路老玩家；COMP 和 LAMC3 是 ECM 重构方向的新嫌疑犯。四个标志物的临床转化价值我们下期推文中专门拆讲。
回看一眼关键指标表，把两样本放一起比，宫颈癌这边细胞数多 4 倍（鳞癌面积大 + 细胞密），但 UMI / cell 只有乳腺癌的一半——这是鳞癌 FFPE 降解通常比腺癌重的老问题，Atera 在 929 UMI/cell 上还能拆出 24 种细胞（可区分大类细胞下的子亚类分群） + niche 分析（需要精确的细胞空间定位信息），算是交代了下限。
如果你的样本是鳞癌 FFPE（宫颈/肺/头颈），别拿乳腺癌 2,100 UMI 的标杆要求自己，929 这个数更贴近真实水平——Janesick 这份数据就是参考系。
图6 Atera实验流程(A) 切片→探针结合→连接→原位扩增；(B) 细胞分割染色→上机→同时成像/解码/分析，跑完即出可解释数据)
最后放一张流程总图，给没接触过 Atera 的读者一个全貌：
❶ 探针杂交 → 原位连接 → 原位滚环扩增（和 Xenium 的探针对路子接近，但是全转录组探针池）
❷ 切片上机后，成像+解码+分析同时做，跑完直接出可解释数据，无需额外的测序环节。
6 张图看下来，宫颈癌这份样本 Atera 交了三份答卷：
1️⃣ 24 种细胞类型拆得动（含耗竭 T / 调节 T / 细胞毒性T这种细分）；
2️⃣ Niche 分析把"B 细胞 # 2 贴分化区、T 细胞 # 3 贴分化区、缺氧被排成免疫荒漠"这个空间格局画出来了；
3️⃣ 四个无偏新标志物（EDNRA / LAMC3 / COMP / INHBA）首次锚定到缺氧 TME——其中 INHBA 是老预后 marker 新空间归属，EDNRA 是老 bulk biomarker 新空间验证；
这三件事里，(1) 是分辨率问题，(2) 是空间邻域问题，(3) 是全转录组无偏优势问题——Xenium 5K 能做 (1)(2) 但做不全 (3)，Visium HD 能做 (2) 但做不细 (1)。
大白话概括，Atera融合了多种技术的优势：Atera是具有空间位置信息的 scRNA-seq；是空间定位更精确的 Visium HD；是靶标覆盖更全面的 Xenium。
这一期看图为主，四个新标志物我们只点了"是谁、在哪"，没展开"有什么用"。下期（第3期·临床转化派）我们就从这四个标志物切入：EDNRA 有小分子抑制剂在研、INHBA 是 TGFβ 超家族老玩家、COMP/LAMC3 是 ECM 重构新嫌疑犯——加上侵袭前沿 proliferative foci 和 11q13 原位 CNV，给临床 PI 的 retrospective 蜡块队列三个实用启示。
Janesick et al., "Whole transcriptome spatial technology reveals tumor microenvironment remodeling genes and mitotic signaling at the invasive front", AACR 2026, Poster # 6216, 10x Genomics Development Team.*
https://www.10xgenomics.com/cn/datasets/atera-wta-ffpe-human-cervical-cancer
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