查看“空间免疫学”的源代码

<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;">

<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
    <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
        <strong>空间免疫学</strong>（Spatial Immunology）是结合了[[空间生物学]]与[[免疫学]]的交叉前沿学科。该技术旨在组织原位解码[[免疫细胞]]的物理坐标、表型特征及其与周围[[肿瘤细胞]]、[[基质细胞]]的相互作用。它弥补了单细胞测序丢失“位置信息”的缺陷，通过解析[[细胞邻里]]（Cellular Neighborhoods）关系，为理解[[免疫逃逸]]及优化[[生物治疗]]方案提供全息视阈。
    </p>
</div>

<div class="medical-infobox mw-collapsible mw-collapsed" style="width: 100%; max-width: 360px; margin: 0 auto 30px auto; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,0,0,0.08); overflow: hidden;">
    
    <div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;">
        <div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">空间免疫学 · 组织全息图</div>
        <div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Spatial Immunology (点击展开详细数据)</div>
    </div>
    
    <div class="mw-collapsible-content">
        <div style="padding: 25px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
            <div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 15px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);">
                [[文件:Spatial_Immunology_Architecture.png|220px|空间微环境解构]]
            </div>
            <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">组织原位免疫微环境解构引擎</div>
        </div>

        <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">技术核心</th>
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[空间转录组]]/[[多重成像]]</td>
            </tr>
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">关键指标</th>
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[细胞邻里]]/[[TCR空间分布]]</td>
            </tr>
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床价值</th>
                <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[精准免疫决策]]</td>
            </tr>
        </table>
    </div>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">核心技术架构与研究维度</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    空间免疫学通过高参数原位检测技术，将免疫应答的研究从“细胞列表”提升至“组织地理学”维度：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[亚细胞分辨率]]分析：</strong> 利用 Xenium 或 CosMx 等平台，在分子水平定位 [[细胞因子]] 与受体的空间邻近性。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[空间免疫组库]]：</strong> 追踪 T/B 细胞克隆在组织内的扩增轨迹，识别抗原驱动的局部应答区。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[三级淋巴结构]]（TLS）：</strong> 定位组织内生发中心样结构，作为[[预后判断]]的重要空间生物标志物。</li>
</ul>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">在生物治疗中的转化应用</h2>

<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 肿瘤免疫微环境（TME）的精准分型</h3>
<p style="margin: 10px 0;">
    基于细胞分布格局，空间免疫学将[[实体瘤]]分为三种核心表型，直接引导[[免疫决策]]：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[免疫浸润型]]（Hot）：</strong> 淋巴细胞均匀分布，通常对[[PD-1抑制剂]]响应良好。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[免疫排除型]]（Excluded）：</strong> 免疫细胞被挡在基质外围，需联合[[抗血管生成]]或[[间质重塑]]药物。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[免疫沙漠型]]（Cold）：</strong> 缺乏免疫细胞归巢，需考虑[[肿瘤疫苗]]或[[细胞治疗]]介入。</li>
</ul>

<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 细胞治疗的归巢与动态监测</h3>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[CAR-T]] 浸润评价：</strong> 评估修饰 T 细胞是否成功穿透[[肿瘤基质]]屏障并到达靶点核心。</li>
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>原位[[耗竭]]分析：</strong> 识别在组织内部诱导 [[T细胞]] 耗竭的空间触发因子，辅助设计下一代装甲型 CAR-T。</li>
</ul>

<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;">
        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">研究维度</th>
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">空间免疫学的核心贡献</th>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">疗效预测</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">超越单纯 [[PD-L1]] 检测，通过 PD-1/PD-L1 空间邻近性预测获益。</td>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">[[新靶点挖掘]]</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别特定空间生态位（Niche）中的抑制性配体对。</td>
        </tr>
    </table>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">AI 驱动的空间决策系统</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    海量的空间坐标数据需依赖[[辅助决策系统]]进行模式识别：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>空间通讯模拟：</strong> 计算[[配体-受体]]在物理距离上的交互概率，模拟免疫攻击演化趋势。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[病理智能组学]]：</strong> 利用深度学习从标准 H&E 切片中回溯空间免疫特征。</li>
</ul>

<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;">
    [1] Lewis S M, et al. "Spatial omics and multiplexed imaging to explore cancer biology." <em>Nature Methods</em>. 2021/2025 Revised. <br>
    [2] Keren L, et al. "A Structured Tumor-Immune Microenvironment in Triple-Negative Breast Cancer." <em>Cell</em>. 2024.
</div>

<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;">
    <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">空间免疫学导航</div>
    <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
        [[空间转录组]] • [[多重免疫荧光]] • [[三级淋巴结构]] • [[细胞邻里分析]] • [[免疫微环境全息图]]
    </div>
</div>

</div>