该研究涵盖了妊娠第5周至39周的妊娠样本，包括早期妊娠的蜕膜基底和及中晚期妊娠的胎盘基底板。单细胞多组学测序使用10x Genomics平台对样本进行配对snRNA-seq和snATAC-seq。基于已知标记基因对细胞簇进行注释，并利用Souporcell工具将超过95%的细胞判定为母体或胎儿起源。结果显示，部分细胞类型（如成纤维细胞）包含两种起源，而血管内皮细胞则形成了分子特征迥异的母体和胎儿集群。

研究通过数据整合重建基因调控网络（GRN），发现了绒毛滋养细胞（VCT）分化为绒毛外滋养细胞（EVT）或合体滋养细胞（SCT）的调控机制。EVT和SCT谱系分别有71个和30个特异性上调的转录因子。这些因子在各自谱系中激活本谱系程序，同时抑制另一谱系的程序。例如，EVT中的转录因子（如FOS）在激活HLA-G等EVT基因的同时，会抑制CGA等SCT基因。这种相互抑制的调控模式类似于一个“双稳态开关”，确保细胞在分岔点后稳定地定型于EVT或SCT其中一种命运，而不会发生逆转。

空间转录组使用STOmics Stereo-seq技术对16例中期妊娠胎盘基底板样本进行了空间全转录组测序，重建了约110万个细胞的空间转录组图谱。部分样本在测序前进行了免疫染色（PanCK、CD31），以辅助细胞定位和验证。通过整合单细胞和空间转录组数据，研究进行了空间共现分析、细胞群落鉴定、细胞间通讯分析以及拟时序分析等。

研究详细绘制了EVT重塑螺旋动脉过程中，动脉内皮细胞（aEC）经历的连续分子状态转变。通过空间转录组的分子表达特征和PCF空间单细胞蛋白组的直接原位分析，定义了四个状态，包括经典动脉内皮细胞（caEC），其高表达PDE3A和VIM，位于血管壁；启动状态（R0），保持PDE3A高表达，但VIM降低。细胞连接和抗原呈递相关基因下调，预示结构稳定性和免疫信号减弱；R1状态，PDE3A和其他动脉标志物（如DLL4）表达降低，表明动脉特性丧失，开始从血管壁脱离；终末状态（R2），高表达VIM，低表达PDE3A。凋亡相关基因（如GADD45G）激活，细胞完全脱离。空间距离分析证实了caEC和R0细胞靠近血管壁，R1细胞中度位移，R2细胞距离最远。

研究进一步分析了EVT的多个亚型以及新鉴定的蜕膜基质细胞亚型，分析了它们的空间分布和功能，并且开发了一个预测滋养层细胞侵袭性的机器学习模型。

最后通过整合GWAS数据，研究定位了与子痫前期、自发性早产和散发性流产遗传风险最相关的细胞类型。子痫前期的风险显著富集于在胎儿侧的EVT（特别是iEVT），而在母体侧风险富集于DSC3、动脉内皮细胞、周细胞、成纤维细胞、T细胞以及一个早期妊娠特异的POU5F1+LGR5+子宫内膜上皮细胞群。自发性早产与散发性流产疾病的母体遗传风险均共同富集于上述POU5F1+LGR5+子宫内膜上皮细胞，支持了“子宫内膜谱系障碍”的概念。该研究将遗传风险定位到特定细胞类型，加深了对妊娠并发症发病机制的理解，特别是强调了胎儿EVT和母体子宫内膜上皮细胞的关键作用。

这项研究通过前沿的多组学与空间技术，揭示了人类母胎界面在妊娠期间的复杂细胞生态系统、动态发育程序、细胞间互作网络及其调控机制，并将这些发现与重大妊娠并发症的遗传基础联系起来，为生殖医学和发育生物学研究提供了极为宝贵的资源和新的研究方向。

这项发表于《自然》的研究在空间技术整合方面，为旨在发表顶级期刊的工作提供了极具价值的提示：摒弃单一技术，转向多层次、多模态技术的整合与闭环验证，以构建一个无可辩驳的生物学叙事。这项研究在已经拥有高分辨率空间转录组数据的情况下，仍然开展PCF（CODEX）空间单细胞蛋白组，主要是基于技术互补、多模态相互验证和解决不同生物学层面问题的核心考量。

空间转录组测量的是mRNA空间表达。它的优势在于无偏性地发现所有基因的表达模式，但mRNA水平并不完全等同于有功能的蛋白质的丰度和定位，会受转录后调控影响。

PCF（CODEX）空间单细胞蛋白组检测的是预先选定的特定蛋白质，可以在组织切片上同时成像数十种蛋白质，并精确分析它们的共定位关系，可以一次性解析多种细胞类型的复杂空间互作。它直接在最接近功能的蛋白质层面进行验证，提供了更直接的生物学功能证据。

PCF（CODEX）空间单细胞蛋白组提供优异的形态学背景。PCF（CODEX）图像基于荧光显微镜，能提供非常清晰的细胞和组织形态学背景。这对于精确界定解剖结构（如血管腔、血管壁、细胞边界）至关重要，有助于将分子数据精确锚定到解剖学位置上。空间转录组图像在形态学直观性上不如经典的显微成像。

多组学联合增强结论的鲁棒性。在单细胞和空间转录组分析中发现新细胞状态后，使用另一种基于不同原理的PCF（CODEX）空间单细胞蛋白组技术进行验证，可以极大地增强研究发现的可信度和说服力，避免因单种技术的潜在偏差或噪声导致的误判。

| 参考文献

Wang, C., Zhou, Y., Wang, Y. et al. Single-cell spatiotemporal dissection of the human maternal–fetal interface. Nature (2026).https://doi.org/10.1038/s41586-026-10316-x