空间转录组(Spatial Transcriptomics)技术凭藉其颠覆性的创新，和在转译医学做出的突破性研究，被选為了Nature 2020的年度技术 "Method of The Year"
(原文连结：https://reurl.cc/ynMdK8)
空间生物研究為何日趋重要呢?
组织本身具有异质性，尤其是肿瘤组织，若只利用bulk RNA sequencing技术如RNA-seq，所有细胞群落的RNA在萃取后是完全混杂在一起，研究人员无法分辨出某些基因的高表现或低表现是来自哪个特定细胞群。以肿瘤微环境為例，巨噬细胞或者调节型T细胞皆有可能高度表现IL-10，研究人员只能透过像是流式细胞技术和免疫组织染色的结果来推测IL-10的来源。就如一杯综合蔬果汁一样，我们可以通过味道判断有草莓、柳丁和其他水果的存在，但是每种水果的具体比例则不得而知。
而到2012年单细胞定序技术的出现则解决了產生基因差异表达的细胞群落来源问题。回到IL-10的例子，通过单细胞定序技术，研究人员不但可以知道IL-10的来源是巨噬细胞抑或T细胞，甚至可以知道每个细胞对於IL-10的表现贡献有多少。就好像在一份水果沙拉中，我们可以知道具体每种水果的种类以及数量。
然而人体器官并不像水果沙拉一般无序的排列，每个细胞在空间中都有自己特定的位置，并随著健康或者疾病状况的改变出现动态变化。因此基因组学最终是需要从空间分佈上对每个基因的表达以及这些基因所处的细胞进行精确的定量。
而Nanostring於2019年推出的DSP是目前市面上唯一具有高通量多组学、空间生物资讯的技术平台，解决了传统分析平臺无法同时获得形态学资讯和多重靶标表达资讯的难题
► High-plex分析 : 一张玻片样本即可分析超过100种蛋白或18000种基因表现
► 原位组织分析 : 利用感兴趣区域(ROI)圈选的灵活性，可区分样本肿瘤、免疫、微环境的区域
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