美国芝加哥大学普利兹克分子工程学院尼古拉斯·谢弗里尔副教授团队开发了一套新系统，用于理解疾病如何影响全身分子、细胞、组织和器官。这项跨学科工作由科学家玛吉·克莱文格领导，并涉及多个工业与学术合作者。

通过创建新的标本制备技术，并结合机器学习等计算工具，团队绘制了小鼠全身切片的基因表达图。该系统准确绘制了所有器官、组织区域及约75%的已知细胞类型，为研究实验室小鼠全身的分子和细胞过程提供了工具包。相关成果今天发表在《细胞》杂志上，可用于基础科学研究和药物发现。

“我们现在拥有一个工具，可以生成以前难以想象规模的数据集，”谢弗里尔说。“这为生成构建‘虚拟小鼠’所需的数据奠定了基础，该模型可用于测试疗法和理解全身生物过程。这是最终目标。”

该技术基于空间转录组学，利用高分辨率显微镜和基因测序测量组织中的基因表达。2025年，团队开发了Array-seq技术分析组织样本。通过与日本鹤见大学川本忠文教授合作，他们获得了小鼠全身的薄切片，厚度相当于一个平均细胞。

团队与日本Combinatics的Ashwini Patil合作开发了计算模型，注释整个小鼠的细胞信息。他们还与中国复旦大学包锋教授合作，创建了机器学习模型，自动标记器官、组织和细胞类型。

“如果手动操作，你需要在实验室中使用抗体等染色试剂标记所有这些不同的细胞类型，目前在小鼠全身这样做是不可行的，”谢弗里尔说。“我们训练了一个AI模型来做这件事，所以现在我们可以虚拟地、非常便宜地完成它。”

在测试中，团队用该技术测量了脓毒症小鼠模型的炎症。谢弗里尔表示：“我们首次能够量化系统性炎症对每种细胞类型和每个主要器官组织的影响，规模前所未有。”

新系统可用于研究基因如何影响全身区域或新药效果。下一步目标是建模整个小鼠身体，为创建“虚拟小鼠”模型铺平道路。谢弗里尔指出：“我们认为这些数据可能是实现虚拟实验室小鼠模型愿景的使能技术之一。”

出版详情：作者：Emily Ayshford, University of Chicago；标题：《New technique reveals body-wide cellular processes》；发表于：《Cell》(2026)；期刊信息：《Cell》。