Nat Med |\u00A0从一张 H&E 生成“虚拟空间蛋白组”：AI 让空间生物学更可及

背景：空间蛋白组学如CODEX能够原位检测多种蛋白并保留空间结构，是解析肿瘤微环境的重要工具，但成本高、流程复杂，难以在临床大规模应用。研究目的：斯坦福大学Ruijiang Li课题组提出HEX框架，旨在仅依赖常规H&E病理切片，通过AI计算生成多通道“虚拟空间蛋白组学”，并进一步与原始H&E融合（MICA），实现更准确且可解释的肺癌预后与免疫治疗预测。结论：HEX在外部泛癌种数据集上验证了可迁移性，预测蛋白表达平均Pearson’s r=0.658。MICA框架在多个独立NSCLC队列中显著提升预后预测性能（C-index从0.58提升至0.71），并在免疫治疗队列中优于PD-L1和TMB等传统标志物，同时提供可解释的空间免疫生态位线索，为低成本、可规模化的临床生物标志物发现提供了新路径。