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Nature：EPFL发布VirTues组织生物学基础模型，整合5000+患者空间蛋白组数据绘制肿瘤组织全景图谱
赛道：医学科研领域 | 区域：国际（瑞士/多中心）| 日期：2026年8月11日
2026年8月11日，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）团队在《Nature》发表研究论文，发布名为VirTues的组织生物学基础模型。该模型整合了31个独立临床队列、5000余名患者、超过12000张空间蛋白组学图像数据，首次实现了跨癌种、跨队列的肿瘤组织空间模式比较与表征，为精准肿瘤学的"空间维度"研究提供了前所未有的计算基础设施。
空间蛋白组学（Spatial Proteomics）是近年肿瘤研究领域的革命性技术之一，可同时保留组织原位空间结构与数十种蛋白标志物的表达信息，揭示肿瘤微环境（TME）中免疫细胞、基质细胞与肿瘤细胞的相互作用关系。然而，现有研究多为单个队列、单一癌种，且依赖人工定义的特征提取，缺乏统一的跨研究整合与比较框架。
VirTues模型解决了这一核心瓶颈。研究团队从TCGA、CPTAC及多个独立肿瘤研究项目中收集了涵盖乳腺、肺、结直肠、卵巢、胰腺、黑色素瘤等十余种癌症类型的空间蛋白组学数据。模型采用自监督学习策略在大规模未标注数据上预训练，再在特定任务上进行微调，实现以下关键能力：
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跨癌种TME模式发现：VirTues可自动识别不同癌症间共享的肿瘤微环境空间构型（如"免疫排斥型"“免疫沙漠型”“免疫炎症型”），揭示其与临床结局的关系，而不依赖人工定义的细胞密度阈值。
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亚型归类与预后分层：在乳腺癌和结直肠癌队列中，VirTues自动发现的空间模式较传统组织学分级提供了更精细的预后分层能力，在独立验证集中AUC达0.82-0.89。
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药物靶点空间定位：模型可精确定位特定免疫检查点（如PD-L1、CTLA-4、LAG-3）在TME中的空间富集区域，为联合免疫治疗策略的生物学合理性提供空间层面依据。
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跨平台泛化：VirTues在CODEX、MIBI、IMC等多种成像质谱流式平台上均表现稳健，验证了其作为通用基础模型的跨平台迁移能力。
该工作的一个重要贡献在于其开放性：完整的预训练模型权重、数据预处理流程及评估基准已通过GitHub公开发布，使全球研究者可直接在自己队列数据上进行微调与迁移学习。这大大降低了空间蛋白组学数据分析的技术门槛，有望加速该技术在临床转化研究中的普及。
同期《Nature》配发的"News & Views"评论指出，VirTues代表了"空间生物学从描述性探索走向定量化、标准化和可操作化"的关键转折点，将为下一代精准肿瘤学临床试验中空间生物标志物的整合分析提供方法论基础。
来源：Nature，2026年8月11日；Medical Xpress报道；医学网（yixue.com）
