一、从“像素组学”到“基因地图”的距离有多远？

过去三年，空间转录组学（ST）技术让科研人员第一次在组织切片上看到“基因的地理分布”。然而，主流商业平台的分辨率多停留在 55–100 μm，一格里往往混杂数十个细胞，无法满足肿瘤微环境、胚胎谱系或神经环路等对亚细胞精度的渴望。依赖实验硬件向更高分辨率迈进不仅昂贵，还受到样本保存方式、测序深度和信息噪声的多重限制。能否用人工智能在现有低分辨率数据和高清病理图像之间“脑补”出单细胞级表达全景？MagNet 与 CausalGeD 便是在此愿景下诞生的两款算法明星。

二、MagNet：多层注意力图网络，专为 HD 级别而生

MagNet 由 Vanderbilt 大学与上海交大团队联合提出，核心思想是用“多尺度特征 + 图注意力 + Transformer”三重保险突破信息瓶颈。算法先把每张 H&E 切片切分成 spot、bin、region 三层图像 patch；再用 CNN 提取纹理特征，通过跨尺度 cross‑attention 模块融合；最后构建空间邻接图，引入 GAT‑Transformer 综合周围 patch 线索，预测 8 μm 超高分辨率的基因表达。作者在自有 HD‑ST 数据集和公开 CRC 样本上做了系统评测，平均 Pearson 相关系数较 SOTA 提升 8–23%，尤其在稀疏表达基因上优势更明显。值得一提的是，MagNet 还在损失函数里加入“跨尺度一致性约束”，确保预测值在 bin→spot→region 三级彼此匹配，避免过拟合局部噪声。

三、CausalGeD：因果图 × 扩散模型，让重构更可信

另一匹配 HD 时代的方案来自北京航空航天大学与卡内基梅隆大学联合团队——CausalGeD。与 MagNet 聚焦“图像→基因”不同，它主攻“低分辨率 ST 与单细胞 RNA 融合重构”。算法先用因果图判别 scRNA‑seq 与 ST 之间的真实调控依赖，再将这些因果先验编码进扩散生成模型，引导 HD 级表达采样。实验证明，在 10x Visium 小鼠脑与 Slide‑seq V2 数据上，CausalGeD 将重构基因平均相关性提升 5–32%，同时在空间可变基因检出率、通路富集吻合度等指标上全面超越 CellDART、Tangram 等经典工具。该方法为“实验分辨率不够高”提供了更可信的数学放大镜。

四、数据集与 Benchmark：不仅赢，还要赢得公正

两篇论文都坚持“同源对比 + 多任务评测”原则。MagNet 选取自建 HD‑ST、10x CRC、BreastCancerVisium 三套数据，分别在 spot、32 μm、8 μm 三档评测；CausalGeD 则用 7 组公开 ST × scRNA 对，涵盖鼠脑、人结肠、人胰腺等多组织。两者均对比 8–12 个公开算法，并放出代码与数据，方便后来者复现与横向扩展。这样严谨的 Benchmark 架构，为高分辨率预测领域奠定了可量化的爬梯子。

五、应用场景：AI 打开的四扇窗

1. 肿瘤微环境：在 HD 级别追踪免疫细胞与肿瘤干细胞微簇，可揭示免疫抑制“暗角”。
2. 神经环路：单细胞尺度的基因与形态共同建图，有望解析胶质细胞在轴突引导中的精细作用。
3. 发育生物学：结合系谱追踪标记，小鼠心脏、鱼胚等模型可重构器官再塑的分子轨迹。
4. 临床病理：在 FFPE 切片上先用低密度 Visium 测序，再用 AI 放大到单细胞，为诊断提供高精度亚区表达图。

六、实验室复现 Tips

MagNet 与 CausalGeD 均开源于 GitHub，依赖环境集中在 PyTorch2.1 与 PyG2.4，普通 24 GB 显存即可在中型数据集上运行。MagNet 训练 30 epoch 即收敛，推荐使用 4‑fold cross‑validation；CausalGeD 因扩散过程较长，可先用 LMDB 缓存加速。作者均提供示例 notebook，修改路径即可跑通。

七、尚未解决的挑战

尽管两者成绩亮眼，但 HD 预测仍面临：① 异质端粒或长链非编码基因表达稀疏，AI 预测易失真；② 病理图像染色差异可能引入域偏移；③ 推理速度与显存需求在超大切片（≥1 cm²）上仍是瓶颈。未来，如何结合 Foundation Model 预训练、增量学习和显存调度，将是突破关键。

八、写在最后：让“虚拟测序”成为可能

从 Visium Spot 到 HD Bin，只隔着一道算法的门槛。MagNet 和 CausalGeD 把病理图像、因果推断与生成模型巧妙拼合，为空间转录组插上 AI 的翅膀。当高清 ST 仍昂贵而稀缺时，它们以可复现的方式把“基因地图”分辨率推至单细胞，甚至亚细胞。如果说 2020 年是空间组学的元年，那么 2025 年或许将见证“AI 虚拟测序”普及的拐点。下一步，等你把自己实验室的切片投喂进去，看看还能挖出多少隐藏的空间密码。