胃癌在全球范围内的发病率和死亡率持续居高不下。由于其显著的异质性和复杂的肿瘤微环境，传统治疗手段通常难以达到理想效果。因此，科研工作者迫切需要探索更为有效的治疗策略和早期诊断方法，以应对这一挑战。

空间多组学技术能够在保持组织空间结构完整性的同时，对基因、蛋白质等多种生物分子进行深入分析。而单细胞测序技术则可解析单个细胞的基因表达谱，揭示细胞异质性及不同细胞亚群的功能差异及对药物的敏感性差异。将这两种技术相结合，可以实现在肿瘤微环境中对细胞相互作用的更全面分析。

案例一：空间+单细胞揭示胃癌组织异质性

文献名称：Spatially resolved multi-omics highlight cell-specific metabolic remodeling and interactions in gastric cancer 期刊：Nature Communications 影响因子：17.7 发表时间：2023年

实验方法：收集7例术前未接受放化疗的男性胃癌患者的术后癌组织，构建人胃癌SGC7901细胞裸鼠异种移植瘤模型，在癌细胞移植后的第7、13、21天处死小鼠以获取肿瘤组织。通过空间代谢组学（SM）分析代谢物的空间分布特征；利用空间脂质组学（SL）获取脂质的空间特征；并借助空间转录组学（ST）分析基因表达的空间特征。

研究结果：整合空间代谢组学、脂质组学和转录组学技术，本研究揭示了胃癌组织中显著的代谢异质性，显示精氨酸、脯氨酸及脂质代谢通路在胃癌中经历重编程，并在肿瘤界面区域观察到免疫代谢重编程现象。这为理解肿瘤分子机制提供了新的视角，并为癌症治疗策略提供了潜在靶点。

案例二：空间+单细胞揭秘胃癌细胞身份

文献名称：Single-cell atlas of lineage states, tumor microenvironment, and subtype-specific expression programs in gastric cancer 期刊：Cancer Discovery 影响因子：3.82 发表时间：2022年

实验方法：对31名不同临床分期和组织学亚型的患者提供的48例样本进行单细胞测序（scRNA-seq），并利用数字空间蛋白组分析技术验证特定细胞区域的靶向蛋白空间表达谱。

研究结果：确定了34种不同细胞谱系状态，发现浆细胞比例增加是弥漫型肿瘤的新特征，揭示与KLF2相关的弥漫性胃癌的浆细胞介导发病程序。这提供了全面的胃癌单细胞图谱，为理解胃癌的细胞异质性和发病机制提供新的视角。

案例三：空间+单细胞辅助胃癌患者分层

文献名称：Stroma-associated reactive invasion front areas (SARIFA) - a new prognostic biomarker in gastric cancer related to tumor-promoting adipocytes 期刊：Journal of Pathology 影响因子：9.883 发表时间：2022年

实验方法：纳入胃癌TMA样本（集合A160例，集合B320例），分为SARIFA阳性和阴性两种亚型，采用DSP空间转录组技术探讨差异基因表达，借助免疫组化验证这些基因在蛋白质层面的表达。

研究结果：SARIFA阳性肿瘤与晚期分期、远处转移、淋巴血管侵犯相关，为独立的胃癌负面预后因素。通过胃癌病理形态学的预后分层，该研究成功挖掘出具有临床意义的生物标志物，为患者提供更精确的分层诊疗，支持个性化治疗方案，从而改善预后。

案例四：空间技术和单细胞分析揭示免疫治疗新前景

文献名称：Acta2 expression predicts survival and is associated with response to immune checkpoint inhibitors in gastric cancer 期刊：Clinical Cancer Research 影响因子：8.9 发表时间：2023年

实验方法：收集567例患者的临床信息及生存期，根据32个特征基因分组，通过bulk RNA-seq技术对Acta2表达量分层，对接受免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的患者肿瘤样本进行数字空间分析。

研究结果：Acta2的表达与生存期密切相关，微卫星不稳定性高的患者预后更好，Acta2表达水平与ICI应答相关。该研究为优化胃癌免疫治疗方案提供了有力证据，突显了尊龙凯时在提高癌症治疗效果方面的重要作用。

综上所述，通过将空间多组学和单细胞测序结合应用于胃癌研究，不仅推动了对该疾病生物学机制的理解，也为精准医疗与个性化治疗提供了新的方向。