Принимаются работы для предстоящего выпуска.

Молекулярная медицина Научно-практический рецензируемый журнал

Молекулярная медицина

ОБЗОР2026, № 4

Пространственный анализ функциональной морфологии тканевого микроокружения: многомерные методы визуализации и искусственный интеллект

Атякшин Д.А., Поддубский А.А., Демяшкин Г.А., Резаиан Н., Саридис М.Р., Приходько А.Т., Алехнович А.А., Костин А.А., Пальцева Е.М.

Авторы и аффилиации

https://elibrary.ru/xklnkm Д.А. Атякшин(1, 2), А.А. Поддубский(1), Г.А. Демяшкин(1), Н. Резаиан(1),

М.Р. Саридис(1), А.Т. Приходько(1), А.А. Алехнович(1), А.А. Костин(1), Е.М. Пальцева(3)

1-ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы»,

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; 2-ФГБОУ ВО «Воронежский

государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко» Минздрава России,

Российская Федерация, 394036, Воронеж, ул. Студенческая, 10; 3-ФГБУ «Российская

академия наук», Российская Федерация, 119991, Москва, Ленинский проспект, 32

Страницы
60–70
Опубликовано
2026
Рубрика
ОБЗОР
Выпуск2026, № 4Открыть выпуск →
Для цитирования

Аннотация

Цель обзора. Систематизация современных подходов и технологий визуализации структурных компонентов тканевого микроокружения (ТМО) с акцентом на преимущества, ограничения и стратегии анализа данных мультиплексной иммуногистохимии. Материал и методы. Анализ литературы проведен с использованием баз данных PubMed, Scopus, Web of Science. Глубина поиска охватывала публикации за последние 5-7 лет. Основные положения. Анализ ТМО методами многомерной гистологии с пространственным контекстом и применением ИИ создает новый уровень информативности в функциональной морфологии. Современные методы пространственного профилирования (макро-/микродиссекция, баркодирование, оптическая визуализация, масс-спектрометрическая визуализация) различаются по разрешению, мультиплексности и типу анализируемых маркеров. Мультиплексная иммунофлуоресценция (мИФ) среди других методов оптической визуализации обладает рядом преимуществ, включая высокую чувствительность, сохранение структурно-биологических параметров тканевой организации, достоверную объективность при детекции клеток в контексте гистоархитектоники и надежную верификацию полученных результатов благодаря доступной оценке качества иммуномечения на каждом этапе дизайна окрашивания. Пространственная протеомика на основе мИФ технологически доступна и имеет низкую себестоимость по сравнению с другими «омиксными» технологиями, что делает её перспективным инструментом выбора. Интеграция искусственного интеллекта в анализ гистосканов позволяет автоматизировать сегментацию, классификацию клеток и последующий статистический анализ. Заключение. Совокупность технологий визуализации и пространственного анализа ТМО открывает возможности для выявления фундаментальных закономерностей организации живой материи на тканевом, клеточном и молекулярном уровнях. Это создает новый информационный базис для разработки трансляционных маркеров, повышения информативности диагностических и прогностических алгоритмов, а также эффективности терапии в персонализированной медицине.

Ключевые слова

Авторы и аффилиации

https://elibrary.ru/xklnkm Д.А. Атякшин(1, 2), А.А. Поддубский(1), Г.А. Демяшкин(1), Н. Резаиан(1),

М.Р. Саридис(1), А.Т. Приходько(1), А.А. Алехнович(1), А.А. Костин(1), Е.М. Пальцева(3)

1-ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы»,

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; 2-ФГБОУ ВО «Воронежский

государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко» Минздрава России,

Российская Федерация, 394036, Воронеж, ул. Студенческая, 10; 3-ФГБУ «Российская

академия наук», Российская Федерация, 119991, Москва, Ленинский проспект, 32

Литература

1. Gerlinger M. et al. Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing. New England journal of medicine. 2012; 366 (10): 883–92. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1113205

2. Laberiano-Fernández C. et al. Best practices for technical reproducibility assessment of multiplex immunofluorescence. Frontiers in Molecular Biosciences. 2021; 8: 660202. https://doi.org/10.3389/fmolb.2021.660202

3. Rodriques S.G. et al. Slide-seq: A scalable technology for measuring genome-wide expression at high spatial resolution. Science. 2019; 363 (6434): 1463–7. https://doi.org/10.1126/science.aaw1219

4. Lin J.R. et al. Highly multiplexed immunofluorescence imaging of human tissues and tumors using t-CyCIF and conventional optical microscopes. Еlife. 2018; 7: e31657. https://doi.org/10.7554/eLife.31657

5. Hoyt C.C. Multiplex immunofluorescence and multispectral imaging: forming the basis of a clinical test platform for immuno-oncology. Frontiers in molecular biosciences. 2021; 8: 674747. https://doi.org/10.3389/fmolb.2021.674747

6. Giesen C. et al. Highly multiplexed imaging of tumor tissues with subcellular resolution by mass cytometry. Nature methods. 2014; 11 (4): 417–22. https://doi.org/10.1038/nmeth.2869

7. Porta Siegel T. et al. Mass spectrometry imaging and integration with other imaging modalities for greater molecular understanding of biological tissues. Molecular imaging and biology. 2018; 20 (6): 888–901. https://doi.org/10.1007/s11307-018-1267-y

8. Wilson C.M. et al. Challenges and opportunities in the statistical analysis of multiplex immunofluorescence data. Cancers. 2021; 13 (12): 3031. https://doi.org/10.3390/cancers13123031

9. Hwang K. et al. High-Throughput Automated Multiplex Immunofluorescence Assays for Translational Research. J. of Visualized Experiments (JoVE). 2025; 220: e67584. https://doi.org/10.3791/67584

10. Teplitz K. et al. 56 Quantitative evaluation of the tissue micro-environment by high-resolution 17-plex immunofluorescence reveals distinct cell populations. J. for ImmunoTherapy of Cancer. 2021; 9 (2): A64-A64. https://doi.org/10.1136/jitc-2021-sitc2021.056

11. Datta S. et al. Laser capture microdissection: Big data from small samples. Histology and histopathology. 2015; 30 (11): 1255. https://doi.org/10.14670/HH-11-622

12. Butler A.E. et al. Recovery of high-quality RNA from laser capture microdissected human and rodent pancreas. J. of histotechnology. 2016; 39 (2): 59–65. https://doi.org/10.1080/01478885.2015.1106073

13. Miller B.F. et al. Reference-free cell type deconvolution of multi-cellular pixel-resolution spatially resolved transcriptomics data. Nature communications. 2022; 13 (1): 2339. https://doi.org/10.1038/s41467-022-30033-z

14. Stickels R.R. et al. Highly sensitive spatial transcriptomics at near-cellular resolution with Slide-seqV2. Nature biotechnology. 2021; 39 (3): 313–9. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0739-1

15. Wang G. et al. Tyramide signal amplification method in multiple-label immunofluorescence confocal microscopy. Methods. 1999; 18 (4): 459–64. https://doi.org/10.1006/METH.1999.0813

16. Chen K.H. et al. Spatially resolved, highly multiplexed RNA profiling in single cells. Science. 2015; 348 (6233): aaa6090. https://doi.org/10.1126/science.aaa6090

17. Gonzalez A.D. et al. Digital pathology in tau research: A comparison of QuPath and HALO. J. of Neuropathology & Experimental Neurology. 2025; nlaf026. https://doi.org/10.1093/jnen/nlaf026

18. Merritt C.R. et al. Multiplex digital spatial profiling of proteins and RNA in fixed tissue. Nature biotechnology. 2020; 38 (5): 586–99. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0472-9

19. Hwang K. et al. High-Throughput Automated Multiplex Immunofluorescence Assays for Translational Research. J. of Visualized Experiments (JoVE). 2025; 220: e67584. https://doi.org/10.3791/67584

20. Angelo M. et al. Multiplexed ion beam imaging of human breast tumors. Nature medicine. 2014; 20 (4): 436–42. https://doi.org/10.1038/nm.3488

21. Pennie R.L. et al. PixlMap: A generalisable pixel classifier for cellular phenotyping in multiplex immunofluorescence images. bioRxiv. 2025; 2025.01. 08.632002. https://doi.org/10.1101/2025.01.08.632002

22. Espina V. et al. Laser capture microdissection technology. Expert review of molecular diagnostics. 2007; 7 (5): 647–57. https://doi.org/10.1586/14737159.7.5.647

23. Kwon Y. et al. Spatial Proteomics towards cellular Resolution. Expert Review of Proteomics. 2024; 21 (12): 505–14. https://doi.org/10.1080/14789450.2024.2445809

24. Chen A. et al. Large field of view-spatially resolved transcriptomics at nanoscale resolution. BioRxiv. 2021; 2021.

25. Oliveira M.F. et al. High-definition spatial transcriptomic profiling of immune cell populations in colorectal cancer. Nature Genetics. 2025; 1–12. https://doi.org/10.1038/s41588-025-02193-3

26. Ståhl P.L. et al. Visualization and analysis of gene expression in tissue sections by spatial transcriptomics. Science. 2016; 353 (6294): 78–82. https://doi.org/10.1126/science.aaf2403

27. Wang N. et al. Spatial transcriptomics and proteomics technologies for deconvoluting the tumor microenvironment. Biotechnology J. 2021; 16 (9): 2100041. https://doi.org/10.1002/biot.202100041

28. Dezem F.S. et al. Spatially resolved single-cell omics: Methods, challenges, and future perspectives. Annual Review of Biomedical Data Science. 2024; 7 (2024): 131–53. https://doi.org/10.1146/annurev-biodatasci-102523-103640

29. Eng C.H.L. et al. Transcriptome-scale super-resolved imaging in tissues by RNA seqFISH+. Nature. 2019; 568 (7751): 235–9. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1049-y

30. Hu B. et al. A review of spatial profiling technologies for characterizing the tumor microenvironment in immuno-oncology. Frontiers in Immunology. 2022; 13: 996721. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.996721

31. Basu S.S. et al. Rapid MALDI mass spectrometry imaging for surgical pathology. NPJ precision oncology. 2019; 3 (1): 17. https://doi.org/10.1038/s41698-019-0089-y

32. Yun S. et al. Mew: Multiplexed immunofluorescence image analysis through an efficient multiplex network. Eur. Conference on Computer Vision. Cham: Springer Nature Switzerland. 2024; 127–44. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.17857

33. Tahir W. et al. Development of a high-throughput image processing pipeline for multiplex immunofluorescence whole slide images at scale. Cancer Research. 2023; 83 (7): 6616. https://doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-6616

34. He K. et al. Mask r-cnn. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017; 2961–9.

35. Amitay Y. et al. CellSighter: a neural network to classify cells in highly multiplexed images. Nature communications. 2023; 14 (1): 4302. https://doi.org/10.1038/s41467-023-40066-7

36. Xiong J. et al. GammaGateR: semi-automated marker gating for single-cell multiplexed imaging. Bioinformatics. 2024; 40 (6): btae356. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae356

37. Yosofvand M. et al. Spatial immunophenotyping from whole-slide multiplexed tissue imaging using convolutional neural networks. bioRxiv. 2024; 2024.08. 16.608247. https://doi.org/10.1101/2024.08.16.608247

38. Parra E.R. Methods to determine and analyze the cellular spatial distribution extracted from multiplex immunofluorescence data to understand the tumor microenvironment. Frontiers in Molecular Biosciences. 2021; 8: 668340. https://doi.org/10.3389/fmolb.2021.668340

39. Kostin A. et al. Mast Cell Association with the Microenvironment of a Phosphaturic Mesenchymal Tumour Secreting Fibroblast Growth Factor 23. Medical Sciences. 2025; 13 (3): 195. https://doi.org/10.3390/medsci13030195

40. Schmidt U. et al. Cell detection with star-convex polygons. International conference on medical image computing and computer-assisted intervention. Cham: Springer International Publishing. 2018; 265–73.

41. Stringer C. et al. Cellpose: a generalist algorithm for cellular segmentation. Nature methods. 2021; 18 (1): 100–6. https://doi.org/10.1038/s41592-020-01018-x

42. Goldsborough T. et al. A novel channel invariant architecture for the segmentation of cells and nuclei in multiplexed images using InstanSeg. bioRxiv. 2024; 2024.09. 04.611150.

43. Greenwald N.F. et al. Whole-cell segmentation of tissue images with human-level performance using large-scale data annotation and deep learning. Nature biotechnology. 2022; 40 (4): 555–65. https://doi.org/10.1038/s41587-021-01094-0

44. Marks M. et al. CellSAM: a foundation model for cell segmentation. Nature Methods. 2025; 1–9. https://doi.org/10.1038/s41592-025-02879-w

45. Mikhalev S. et al. Spatial Phenotype of the Mast Cell Population in Endometritis of Various Severities. Cells. 2025; 15 (1): 38. https://doi.org/10.3390/cells15010038

46. Zhang W. et al. Comparison of QuPath and HALO platforms for analysis of the tumor microenvironment in prostate cancer. bioRxiv. 2025; 2025.05. 16.654590. https://doi.org/10.1101/2025.05.16.654590

47. Laberiano C. et al. 670 Develop a multiplex immunofluorescence panel to identification of distinct complex immune landscapes in pleural effusion liquids from patients with metastatic lung adenocarcinoma. 2020. https://doi.org/10.1136/jitc-2020-sitc2020.0670

48. Manikis G. et al. Abstract P1-02-28: PDGFRa+/FAP-fibroblasts at multiplex in situ resolution are associated with resistance to HER2 blockade in neoadjuvant treated HER2+ breast cancer: results from the Swedish PREDIX HER2 trial. Clinical Cancer Research. 2025; 31 (12) P1-02-28-P1-02-28. https://doi.org/10.1158/1557-3265.sabcs24-p1-02-28

49. Nikitin B.M. et al. QuPath versus InForm: Digital image analysis of multiplex immunofluorescence (mIF) tumor-infiltrating lymphocyte (TIL) outcomes in an immunotherapy clinical trial. Cancer Research. 2021; 81 (13): 1665. https://doi.org/10.1158/1538-7445.AM2021-1665

50. McKendell A.K. et al. Basic Science and Pathogenesis. Alzheimer’s & dementia: the J. of the Alzheimer’s Association. 2024; 20: e093006. https://doi.org/10.1002/alz.093006

51. Sankaranarayanan A. et al. Quantitative benchmarking of nuclear segmentation algorithms in multiplexed immunofluorescence imaging for translational studies. Communications Biology. 2025; 8 (1): 836. https://doi.org/10.1038/s42003-025-08184-8

52. Taube J.M. et al. Multi-institutional TSA-amplified multiplexed immunofluorescence reproducibility evaluation (MITRE) study. J. for immunotherapy of cancer. 2021; 9 (7): e002197. https://doi.org/10.1136/jitc-2020-002197

Для цитирования

Атякшин Д.А., Поддубский А.А., Демяшкин Г.А., Резаиан Н., Саридис М.Р., Приходько А.Т., Алехнович А.А., Костин А.А., Пальцева Е.М. (2026). Пространственный анализ функциональной морфологии тканевого микроокружения: многомерные методы визуализации и искусственный интеллект. Молекулярная медицина, 24(4), 60–70. https://doi.org/10.29296/24999490-2026-04-09
BibTeX .bibRIS .ris

Поиск статей и быстрая навигация

Навигация