解析基因如何在完整组织中协调调控细胞状态、组织结构及生理功能，是理解多细胞生物复杂性的核心挑战。现有研究方法存在显著局限：体外实验（如传统CRISPR筛选）缺乏真实的组织微环境；体内实验则难以同时维持细胞形态和基因表达信息（组织解离破坏空间信息）并捕获多模态数据。单一维度的分析（仅看基因表达或仅成像）无法有效关联基因表达与关键表型（如细胞形态、空间定位）。因此，亟需开发能够在完整组织中整合基因扰动、转录组测序与高分辨率成像的技术平台，以系统性地揭示基因功能与组织表型的内在联系。

一 、Perturb-Multi平台设计策略

哈佛大学庄小威教授团队近期在《Cell》新发布了一项研究《Perturb-Multimodal: A platform for pooled genetic screens with imaging and sequencing in intact mammalian tissue》，构建了名为Perturb-Multimodal的平台，结合成像空间组学（RCA-MERFISH）与单细胞测序（scRNA-seq），首次实现哺乳动物原位组织CRISPR筛选的多模态表型解析。

                                                                                                                                  图1 Perturb-Multi平台设计策略

Perturb-Multi平台的设计策略“以组织原位为核心，实行测序-成像多模态并行，跨尺度整合”，采用慢病毒将遗传扰动递送到Cas9转基因活体小鼠体内，随后取出组织固定，进行邻片固定细胞的Perturb-seq测序和RCA-MERFISH成像平行测量，并通过barcode实现测序-成像双模态关联，以达到基因型-表型综合分析。

二、技术创新点

另外对于本平台所用的Perturb-seq和成像空间组技术也分别进行了优化升级：

测序项：改良固定细胞Perturb-seq流程（基于10x Flex平台），以捕获转录组（~55,000个单细胞），并通过sgRNA条形码关联每个细胞的基因扰动；

成像项：开发RCA-MERFISH成像技术，优化PAGE嵌入，组织透明化和抗体共检，实现RNA-蛋白共标成像；

数据整合使用跨模态关联与机器学习，通过相同的条形码将同一细胞的测序数据（转录组）与成像图谱（蛋白、形态）精确配对；深度学习-跨模态聚类，识别具有相似转录组或形态特征的扰动组，并捕捉亚细胞结构变化。

三、应用实例+平台验证

研究者率先将Perturb-Multi应用于正常小鼠肝脏，来探索不同生理状态下细胞类型和状态的空间组织，精确揭示了组织功能可塑性的遗传与结构基础，建立起细胞类型、空间分区和生理状态之间的关联，以此说明肝细胞分区化的动态调控机制是由基因表达和组织形态共同定义。

                                                                                                                                      图2 野生型肝脏细胞的异质性

同时为验证 Perturb-Multi 平台在体内 CRISPR 筛选中的可行性、准确性与统计效力，在此基础上进一步讨论如何在大规模数据中定义“显著表型”，并强调了测序-成像两种技术的互补性，以及平台对“必要基因”急性功能的捕获能力。

                                                                                                                                   图3 大规模体内CRISPR筛选

在完整肝脏中，数百个基因敲除后，细胞在转录组与亚细胞形态两个维度上共同呈现出怎样的功能模块、协同网络与机制差异？

作者借助Perturb-Multi平台探讨了调控肝细胞区域身份的关键因素，系统归类基因敲除产生的表型为功能模块，同时将转录组与成像信息作互补，共同绘制出一张高分辨率的基因功能图谱，真正进入“功能基因组学”新时代，为理解复杂组织中的基因调控机制提供了扩展的可能性。

总结

Perturb-Multi技术平台的亮点在于：

首创"成像-测序"双模态CRISPR筛选，保留组织的空间形态与分子信息；

在完整组织中实现“基因扰动 → 转录组 → 亚细胞表型 → 空间位置”的全链条解析，突破性地实现固定组织的原位基因型-表型关联；

提供亚细胞分辨率的多维表型图谱。

然而，文章也提及当前平台虽然实现“原位-多模态”的方式，但在干扰规模、细胞多样性、成像通量与机制验证上需要继续迭代优化，才能真正成为全组织、全基因组的通用工具。

正如研究者所言，Perturb-Multi平台实现“基因扰动+测序+成像”的三重整合，把“在完整组织中一次性看清基因如何塑造细胞状态”从愿景变成可实现的操作，将加速揭示组织生理的遗传基础，推动精准医学时代的到来。我们也坚信随着各种新型技术的发展与整合，对生命奥秘的探索将会不断刷新我们认知。

文章链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40513557/