モヒット・シン
新しい腫瘍薬の開発は、腫瘍の不均一性によって大きく妨げられています。新しいターゲットと有用なモデルシステムを見つけるには、腫瘍の空間的状況を理解する必要があります。ここでは、さまざまな組織タイプ、サンプル形式、RNAキャプチャケミストリーにわたって40の組織切片と80,024のキャプチャサイトをプロファイリングすることにより、腫瘍の発見における空間トランスクリプトミクス（ST）の有用性を調査します。組織切片の構成のグランドトゥルースを提供する一致した病理分析を利用することで、STの精度と整合性を検証します。次に、空間データを使用して、低酸素症、壊死、血管系、細胞外マトリックスの変化などの重要な腫瘍深度パラメーターをどのように捕捉できるかを示します。同系癌モデルでは、空間コンテキストを使用して、腫瘍と免疫細胞の反相関を示す相対的な細胞タイプの場所を正確に特定します。臨床膵臓腺癌サンプルでは、標的識別方法を実証し、腫瘍の内在的指標と傍分泌シグナル伝達に焦点を当てています。