领跑2025，展望2026｜基于10x平台的五大实战创新，每一个都值得收藏

从Xenium玻片上的活细胞成像方法到虚拟细胞本身，这五项基于10x Genomics单细胞和空间平台的技术创新正在重新定义科学的可能性，并从全新深度揭示细胞和组织的复杂性。

创新已经刻在10x Genomics的DNA里，因为唯有创新才能真正理解生物学的复杂性。助力您开展雄心勃勃的实验，创造能为人类健康带来突破的能力，并提供前所未有的生物学见解——这些目标激励着我们的一切行动。

当客户抱有相同愿景时，我们倍感欣喜。本文将重点介绍我们的客户基于我们的单细胞和空间平台开发的技术创新。这些方法为使用新型分析物或推动多组学分析技术提供了创造性的解决方案，并在人类健康和疾病研究中展现出重要的应用价值。

*注：以下编号不代表五项单细胞和空间创新的特定排名或相对重要性。

01 Xenium玻片上的活细胞显微镜 

一种基于成像的空间技术与其他类型的成像技术（包括视频录制）实现了整合！基于FISH的视频成像时空分析（VISTA-FISH）方法将活体培养细胞的视频录制与同一批细胞的空间基因表达数据进行配对。这项近期发表在bioRxiv预印本(1)上的技术基于Xenium空间平台构建，并采用Xenium Prime 5K基因检测组合，能够以亚细胞空间分辨率测定在Xenium玻片上培养的神经元细胞的基因表达。

密歇根大学的开发人员在Xenium玻片上放置定制密封圈，以确保培养的细胞在捕获区域内生长。Xenium玻片不含任何细胞毒性材料，因此团队能在玻片上直接培养神经元4-6周。随后，他们利用共聚焦显微镜进行活细胞成像，并在固定细胞后利用Xenium工作流程开展空间转录组学分析，最后完成免疫荧光成像。

理想的生物学应用场景？VISTA-FISH研发团队认为其特别适合基因表达与时间表型（如指示神经元活动的钙离子浓度快速上升）或形态学表型（如反映细胞状态与功能的细胞器运动）的关联分析。VISTA-FISH的读数能够揭示调控这些复杂细胞功能的分子通路。凭借Xenium提供的空间分辨率，VISTA-FISH还有望将亚细胞转录本定位与独特的分化阶段和细胞活动相关联。

开发人员在这种突破性的空间多组学方法中新增了一种分析物，通过VISTA-FISH进行单细胞CRISPR混合文库筛选，实现了更深入的功能基因组学表征。他们设计出一种策略，利用含480个基因的Xenium定制基因组合中的定制探针检测单链向导RNA，随后通过CRISPR筛选验证了该方法，以探究敲降神经细胞系中高表达的24种转录因子有何影响。结果显示，4种转录因子的敲降会导致溶酶体运动显著降低，可能损害对神经元维持至关重要的过程。

02 当空间代谢组学遇上Xenium RNA分析

第二项创新很酷炫，因为它融合了激光技术和Xenium平台。

具体来说，MALDI-MSI技术将空间分析扩展到代谢组学领域，该学科研究维持细胞生存所需的生物分子和蛋白质，从ATP等能量载体到信号分子及代谢废物。荷兰马斯特里赫特大学旗下马斯特里赫特多模态分子成像（M4I）研究所的团队将MALDI-MSI与Xenium空间转录组学分析相结合，建立同一切片、同一细胞的多组学分析功能，能够更全面地揭示组织微环境的生物学特征。

什么是MALDI-MSI技术？这种全称为“基质辅助激光解吸电离质谱成像”的技术让研究人员能够以亚细胞分辨率解析组织切片中脂质、代谢物和蛋白质的位置和身份。该方法利用激光激发这些分子带电，使其加速通过质谱仪以测量其质荷比。再结合成像分析，该技术能够绘制出特定质荷比值的空间分布图，进而反向鉴定出其对应的分子。

重要的是，马斯特里赫特大学研究团队直接将这项技术应用在Xenium玻片的组织切片上，并在MALDI-MSI运行后进行单细胞空间基因表达分析。这种方法减少了在连续切片上分开使用两种方法所产生的可变性。

MALDI-MSI还能保留RNA成分，让后续的Xenium分析具有生物学意义。研究团队仅需在固定和透化前在Xenium组织玻片上增加一个洗涤步骤。尽管Xenium数据中每个细胞的转录本减少30%，但经过与未经过MALDI-MSI处理的样本在细胞分割和细胞类型鉴定上保持一致，证实这种方法是非破坏性的，并保留了重要的生物学信息。

研究团队在新鲜冷冻的小鼠脑组织和人类胶质母细胞瘤样本中验证了这种方法，证明其能够将特定细胞类型与不同的转录组图谱和分子离子组合相关联。这为表征细胞类型提供了一种新方法，使其不再局限于RNA。MALDI-MSI还凸显了不同组织区域内存在局部代谢状态，为探索胶质母细胞瘤等疾病引起的全组织范围变化提供了除RNA和细胞聚类之外的另一层读数(2)。

03 REFLEX利用Flex平台实现单细胞TCR测序

下一个创新REFLEX（即REpertoire-FLEX）突破了基于探针的Flex化学技术的局限性，实现了对一类重要转录本的检测：T细胞受体（TCR）序列。

这种方法由艾伦免疫学研究所的研究人员开发，充分发挥了Flex平台的优势，既支持样本固定以实现分批运行和大规模工作流程，又能通过基于探针的化学技术对FFPE样本进行灵敏的转录本检测。同时，它还融合了基于5’逆转录（RT）系统的优势，可实现V(D)J从头发现和T细胞免疫的全面探索。

关于V(D)J发现的一些简要背景：V(D)J重排形成了极其庞大的序列多样性，因此几乎不可能设计出特异性的寡核苷酸探针与这些靶点杂交。你无法为不确定是否存在的序列设计探针！你需要基于逆转录的系统来捕获真实存在的任何序列，包括定义克隆身份的TCR中的CDR3可变区序列。

艾伦研究所的研究人员通过引入靶向TCR 3’恒定区的引物，包括TRAC（T细胞受体α链恒定区）和TRBC（T细胞受体β链恒定区），成功将基于探针的Flex化学技术与基于逆转录的通用型5’化学技术整合在同一工作流程中。他们还设计了带有垂悬末端的5’引物（编码10x样本特异性条形码，支持大规模混样分析），以及一段恒定序列来介导与预退火DNA夹板寡核苷酸的结合，这些寡核苷酸在流程下游的GEM孵育中充当TCR序列与凝胶珠寡核苷酸之间的桥梁。利用这些引物，他们通过探针杂交和逆转录反应生成了cDNA文库，其中包含带有可变区的TCR序列。

有了这种创新的技术方案，团队能够在单次运行中分析超过200万个人类PBMC。他们的具体做法是将16个带独特条形码的样本中的细胞混合，并按照GEM孔推荐最大上样量上样256,000个细胞。与同等类型的通用型5’实验相比，每孔捕获的细胞数提升15倍，且TCRα/β链的检测性能更佳——REFLEX额外检测到105个克隆（大多数克隆代表新的TCR序列）。

这些惊人的成果表明，REFLEX在学术和转化研究背景下拥有巨大的潜力，有望将性能、规模和成本效益提升到新高度，以实现全面的T细胞单细胞分析。

04 单细胞CRISPR筛选技术结合长读长和短读长测序来检测异构体

下一个创新CRISPore-seq进一步扩展了强大的多组学单细胞CRISPR筛选能力，该技术可检测同一个单细胞中的基因扰动、全转录组基因表达和细胞表面蛋白标志物。这种CRISPR创新技术还完成了ECCITE-seq等方法仅凭短读长测序无法完成的任务，通过在同一工作流程中整合短读长和长读长测序，获得了转录本异构体以及多组学单细胞扰动读数。

纽约基因组中心和纽约大学的研究团队在人类乳腺癌细胞系中开展RNA结合蛋白的CRISPR扰动筛选，目前已知这些蛋白可调控可变剪接，这是产生转录本异构体的核心过程。他们设计了单链向导RNA文库来扰动多个此类蛋白质，并基于10x Genomics通用型5’流程开展单细胞CRISPR筛选——在GEM-RT纯化和cDNA扩增后，将文库分成两份在短读长和长读长平台上完成cDNA测序。这种方法能够全面覆盖单个细胞的多组学读数，包括全转录组基因表达、细胞表面蛋白（通过寡核苷酸偶联抗体检测）以及定义扰动的sgRNA，同时捕获到全长转录本异构体。

这种方法证实，长读长测序填补了重要空白：例如长读长测序揭示NPM1基因存在两种主要异构体，其差异集中在3’端。而仅凭基于5’端序列的短读长测序无法揭示这种转录本多样性。长读长测序还揭示了某些异构体的功能影响，如SF3B4基因的扰动会导致CCND1基因出现外显子跳跃异构体，这可能驱动细胞周期阻滞并使细胞在G1检查点积累(4)。这证实了CRISPore-seq在揭示另一层扰动效应上的价值，它能够获取在生物学中可能发挥重要作用、但仅凭短读长测序无法检测的转录本。

05 建立生物学的数字双胞胎：虚拟细胞

在《Nature Methods》列出的“2025年值得关注的方法”中，一项正在开发的创新技术代表了生命科学领域的下一个登月目标：构建一个能准确反映全面的细胞和分子表型、并如真实的活细胞般响应内部扰动和药物暴露等刺激的虚拟细胞模型(5)。

这一目标之所以触手可及，是因为高通量细胞分析技术与机器学习和人工智能等计算工具出现了历史性交汇。因为构建一个优质虚拟细胞的关键在于大量的优质细胞数据。

这一核心需求促使众多致力于开发生物模型（从虚拟细胞到肿瘤微环境预测模型）的研究团队采用10x Genomics的单细胞和空间技术。

洛桑大学生物医学数据科学中心教授Raphael Gottardo博士在谈到大规模癌症分析研究MOSAIC选择采用Visium空间转录组学技术时指出：“归根结底，还是关于数据……你必须拥有高质量的数据。我认为选用正确的仪器和技术才是达成目标的关键。”

数据质量以及实现更大规模的能力是10x Genomics不断改进和创新的驱动力，这促使我们在某些技术背后的基础化学技术中做出选择，例如采用基于探针的化学技术以确保高灵敏度的基因检测，或通过新增产品配置来实现大规模检测，比如Flex平台基于微孔板的多重检测能力。

这一领域还在蓬勃发展，以下是基于10x Genomics技术的AI项目概览：

• Arc研究所的虚拟细胞图谱

• 陈-扎克伯格计划（CZI）的十亿细胞项目

• Owkin公司发起的MOSAIC（癌症多组学空间图谱）计划

• 新加坡基因组研究所旗下A*STAR的TISHUMAP计划

• Xaira Therapeutics公司的X-Atlas/Orion Perturb-seq图谱

✔️展望2026年的创新

尽管我们的客户和科研伙伴们在2025年开发的创新技术让我们印象深刻并大受鼓舞，但我们深知这仅仅是开始。新技术与新理念的交融正带来前所未有的突破。

这正是我们从10x Genomics和卓越的客户身上一次又一次观察到的创新模式。让我们共同展望光明的未来——以前所未有的方式持续解析生物复杂性，致力于加深对地球上生命的认知，并推动医学与人类健康的变革。

参考资源： 

1. Lee K, et al. VISTA-FISH: Video Imaging with Spatial-Temporal Analysis by Fluorescent In Situ Hybridization. bioRxiv (2025). doi: 10.1101/2025.11.03.686351

2. Hendriks T, et al. One section, two worlds: single-cell integration of MALDI-MSI and spatial transcriptomics on the same single tissue section. Sci Rep 15: 42660 (2025). doi: 10.1038/s41598-025-26735-1

3. Hart M, et al. REFLEX, a novel immune profiling assay, combining TCR repertoire and multiome at massively scalable single-cell resolution to catapult exploration of T-cell derived immunity. bioRxiv (2025). doi: 10.1101/2025.10.24.684243

4. Müller S, et al. Transcriptome-wide profiling of alternative splicing regulators with CRISPore-seq. bioRxiv (2025). doi: 10.1101/2025.11.25.690515

5. Bunne C, et al. How to build the virtual cell with artificial intelligence: Priorities and opportunities. Cell 187: 7045–7063 (2024). doi: 10.1016/j.cell.2024.11.015

6. Tang L. The virtual cell. Nat Methods 22: 2493 (2025). doi: 10.1038/s41592-025-02951-5