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通过 Gleason 分级评估的前列腺腺体形态变化，仍是诊断前列腺癌的金标准，但与腺体形态相关的分子生物标志物尚未得到充分阐明。在此，我们提出 CurvSeq，一种受力学形态学启发的空间测序数据分析框架，以及其针对蛋白质组学和成像数据集的互补版本 CurvSee。这些方法整合腺体边界曲率、凹 pocket 结构、微环境组成和分子谱，用于研究前列腺腺癌中的形态力学关系。利用五个独立的空间转录组学和多重成像数据集，我们对单个前列腺腺体进行了分割，提取腺体轮廓，量化局部曲率和类似凹 pocket 的内凹结构，并将这些特征投影至具有空间分辨率的基因和蛋白质测量结果上。在 Xenium 数据中，CurvSeq 区分了良性腺体和 GG1 腺体，并在 GG1 腺体中鉴定出 PCA3 和 AMACR 等癌症相关基因；在良性腺体中则鉴定出基底细胞、基底膜及机械转导相关程序。在 Visium 数据中，基于扩散的形态力学评分依据腺体面积、圆度、凹 pocket 数量、平滑肌丰度、与免疫细胞的空间邻近性，以及包括 MMP7 在内的重塑相关基因，对良性腺体进行了排序。在 GG4 腺体中，CurvSeq 鉴定出与 MMP7 表达、富含 COL1A1 的邻近间质以及免疫细胞聚集相关的神经内分泌样边界区域。最后，CurvSee 将这一框架扩展至多重蛋白质成像，在该数据中，形态学特征与蛋白质表达特征的联合分析能够区分与 Gleason 分级相关的腺体状态。总体而言，CurvSeq 和 CurvSee 提供了一个将腺体结构、局部微环境和分子状态联系起来的定量框架，表明前列腺】【。可将腺体形态学与空间组学相结合，以识别与癌症进展相关的形态力学微环境。
1
美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 Wallace H. Coulter 生物医学工程系；美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 George W. Woodruff 机械工程学院；
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Felix G. Rivera Moctezuma
2
美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 Wallace H. Coulter 生物医学工程系；美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 George W. Woodruff 机械工程学院；；
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Hoseyn A. Amiri
3
美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 George W. Woodruff 机械工程学院；
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Alan Liu
4
美国马萨诸塞州波士顿市 Optics11 Life Inc.；
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Shuangyi Cai
5
美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 Wallace H. Coulter 生物医学工程系；
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Mehdia Nadeem Rajab Ali
5
美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 Wallace H. Coulter 生物医学工程系；
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Lourdes Brea
6
美国佐治亚州亚特兰大市埃默里大学医学院泌尿外科，邮编 30322；
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Abhijeet Venkataraman
7
美国佐治亚州亚特兰大市佐治亚理工学院 Wallace H. Coulter 生物医学工程系；
帕克·H·佩蒂生物工程与生物科学研究所，美国佐治亚州亚特兰大；
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Hongshun Shi
6
埃默里大学医学院泌尿外科，美国佐治亚州亚特兰大，邮编30322；
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Lara Harik
8
埃默里大学医学院病理学与实验室医学系，美国佐治亚州亚特兰大；
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Todd A Sulchek
9
佐治亚理工学院乔治·W·伍德拉夫机械工程学院，美国佐治亚州亚特兰大；佐治亚理工学院华莱士·H·库尔特生物医学工程系，美国佐治亚州亚特兰大；帕克·H·佩蒂生物工程；
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Jindan Yu
6
埃默里大学医学院泌尿外科，美国佐治亚州亚特兰大，邮编30322；
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Ahmet F. Coskun
10
佐治亚理工学院华莱士·H·库尔特生物医学工程系，美国佐治亚州亚特兰大；佐治亚理工学院电气与计算机工程学院，美国佐治亚州亚特兰大；帕克·H·佩蒂生物工程与；
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ahmet.coskun{at}bme.gatech.edu
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通过 Gleason 分级评估的前列腺腺体形态学变化仍然是诊断前列腺癌的金标准，然而分子
与腺体形态相关的生物标志物尚未得到充分理解。在此，我们提出 CurvSeq，一种受力学形态学启发的空间测序数据分析框架，以及其互补版本 CurvSee，用于蛋白质组学和成像数据集。这些方法整合腺体边界曲率、腔袋结构、微环境组成和分子特征，以研究前列腺腺癌中的形态力学关系。我们使用五个独立的空间转录组学和多重成像数据集，对单个前列腺腺体进行分割，提取腺体轮廓，量化局部曲率和袋状凹陷，并将这些特征映射至具有空间分辨率的基因和蛋白质测量结果。在 Xenium 数据中，CurvSeq 区分了良性腺体和 GG1 腺体，在 GG1 腺体中鉴定出 PCA3 和 AMACR 等癌症相关基因，并在良性腺体中识别出基底细胞、基底膜和机械转导相关程序。在 Visium 数据中，基于扩散的形态力学评分依据面积、圆度、腔袋数量、平滑肌丰度、与免疫细胞的邻近程度以及包括 MMP7 在内的重塑相关基因，对良性腺体进行了排序。在 GG4 腺体中，CurvSeq 识别出神经内分泌样边界区域；这些区域与 MMP7 表达、富含 COL1A1 的邻近基质以及免疫细胞聚集相关。最后，CurvSee 将该框架扩展至多重蛋白质成像，其中结合形态学和蛋白质表达特征能够区分与 Gleason 分级相关的腺体状态。总体而言，CurvSeq 和 CurvSee 提供了一个将腺体结构、局部微环境和分子状态联系起来的定量框架，表明可以将前列腺腺体形态与空间组学相结合，从而识别与癌症进展相关的形态力学生态位。
利益冲突
利益声明
作者声明不存在任何利益冲突。
版权
本预印本的版权归作者/资助方所有；其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
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发布于 2026 年 7 月 23 日。
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Shuangyi Cai，
Mehdia Nadeem Rajab Ali，
Lourdes Brea，
Abhijeet Venkataraman，
Hongshun Shi，
Lara Harik，
Todd A Sulchek，
Jindan Yu，
Ahmet F. Coskun
bioRxiv
2026.07.22.740088；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.07.22.740088
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Ivan Kordic，
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Mehdia Nadeem Rajab Ali，
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Abhijeet Venkataraman，
Hongshun Shi，
Lara Harik，
Todd A Sulchek，
Jindan Yu，
Ahmet F. Coskun
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2026.07.22.740088；
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关键词：前列腺癌 · 空间转录组学 · 形态力学 · 空间组学分析 · 肿瘤微环境 · Gleason分级
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.22.740088v1?rss=1