利用空间原位检测技术，研究团队对45个远端肺组织样本进行了亚细胞级的空间表达分析，绘制了覆盖47种细胞类型、超过160万个细胞的肺组织图谱。

为进一步验证所发现的空间表达模式，研究团队选取其中两例样本，利用 Visium HD空间转录组平台进行补充验证。结果显示，在纤维化前缘区域，Visium HD 明确复现了 KRT17⁺ 上皮细胞与 CTHRC1⁺ 成纤维细胞的空间共定位，印证了前期所揭示的早期组织的重塑区域。

在此基础上，研究团队进一步引入机器学习算法，对肺泡结构进行自动识别与空间重建，并结合细胞状态与空间分布的层级关系，构建出一条从健康肺泡 → 上皮增殖 → 细胞转化 → 成纤维活化 → 晚期免疫浸润的空间“伪时间”演化轴（基于空间结构排序+细胞状态演变构建的空间轨迹），清晰地描绘出肺纤维化多阶段、多路径并行演化的过程。

Nat Genet | 从肺泡损伤到肺纤维化：空间转录组学揭示肺纤维化中肺泡重塑机制

本研究利用空间组学平台，结合机器学习算法，实现了对特发性肺纤维化中多种细胞类型的精细描绘，同时揭示了其亚细胞级的空间分布特征。通过系统分析肺纤维化过程中关键细胞群的空间定位及动态变化，揭示了肺泡结构重塑的多阶段空间进展过程和多条并行的纤维化进展机制。研究突破了传统线性病程模型的局限，提供了肺纤维化在多个空间微环境中并行发展的新证据，也为精准分型和靶向治疗提供了重要的空间分子依据。