夜雨聆风🤖 第一层次：AI驱动的空间因果推断与预测建模
选题一：基于图神经网络因果解耦的空间转录组扰动预测模型构建及其在肿瘤微环境响应解析中的应用
核心创新点：引入最新提出的因果解耦框架Celcomen，利用生成式图神经网络实现空间转录组数据中细胞-细胞和细胞内基因调控程序的因果解耦，构建“虚拟组织”扰动模型，预测免疫治疗下肿瘤微环境的细胞状态转换。
研究思路：在结直肠癌或胶质母细胞瘤空间转录组数据上训练Celcomen，生成治疗后反事实空间转录组谱；通过留一法交叉验证预测准确度，利用多重免疫荧光验证关键因果节点；构建免疫治疗响应预测评分，结合临床结局数据建立预后模型。
可行性：Celcomen已在人类胶质母细胞瘤和肺癌样本中验证了因果结构可辨识性和反事实预测能力，代码已在GitHub开源。
选题二：基于图深度学习框架SPIFEE的多尺度空间相互作用建模在免疫逃逸拓扑机制解析中的应用
核心创新点：采用最新提出的SPIFEE框架，将空间变化的相互作用函数直接编码到图边中，突破传统图表示方法仅编码节点属性的局限，实现从分子到细胞到组织多尺度空间相互作用的一体化建模。
研究思路：在乳腺癌多重免疫荧光和空间转录组数据集上应用SPIFEE，识别与患者生存和治疗响应最相关的多尺度空间相互作用模式；通过图注意力机制解析不同空间尺度间的信息传递。
可行性：SPIFEE已在多重免疫荧光、H&E病理和空间转录组三种模态数据上完成验证，表现优于现有空间建模方法。
选题三：基于HEX模型的虚拟空间蛋白组学预测框架的构建及肺癌免疫治疗空间生态位发现
核心创新点：借鉴2026年Nature Medicine发表的HEX模型思路，开发从常规病理HE切片直接预测空间蛋白组谱的AI模型，实现无需昂贵空间蛋白组实验即可解析肿瘤免疫空间生态位。
研究思路：收集肺癌HE切片与匹配的CODEX空间蛋白组数据，训练HEX模型预测40种免疫、结构及功能蛋白的空间表达；在独立队列中验证预测蛋白谱与真实CODEX数据的一致性；利用预测的空间蛋白组解析响应者与非响应者中CD4⁺/CD8⁺ T细胞共定位、TAM-中性粒细胞聚集体等免疫生态位的差异。
可行性：HEX已在819,000个病理图像块和382个肿瘤样本上训练，在6个独立NSCLC队列2,298名患者中验证，预测准确率提升22%，免疫治疗响应预测提升24-39%。
🔬 第二层次：多模态整合与跨组学对齐
选题四：基于图基础模型Novae的多平台空间转录组跨切片整合及肿瘤空间域异质性解析
核心创新点：采用最新发布的图结构基础模型Novae，利用近3000万细胞的训练数据实现跨组织、跨技术平台、跨基因面板的空间转录组零样本推理，解决多切片批次效应和跨面板分析的长期瓶颈。
研究思路：在乳腺癌和结肠癌多切片空间转录组数据上应用Novae进行零样本空间域预测；利用其嵌套式多尺度空间域生成机制，解析肿瘤克隆扩张区域与免疫细胞聚集区域的界面结构；通过原生批次校正实现跨切片空间域一致性比较。
可行性：Novae已在18种组织、多平台数据上预训练，支持任意基因面板的零样本推理。
选题五：基于点云模型和软通讯最优传输的3d-OT框架实现空间多组学异构切片对齐与跨平台整合
核心创新点：采用最新发表的3d-OT算法，首次引入PointNet++点云分割模型实现深度几何感知，利用软通讯最优传输策略解决空间多组学异构切片的非刚性形变与分辨率不均难题。
研究思路：在乳腺癌空间转录组与空间蛋白组的多切片数据上应用3d-OT，实现转录组-蛋白组跨模态切片对齐；利用其端到端多组学对齐能力，构建全切片多维空间图谱，识别肿瘤微环境中的精细空间域；通过Chamfer Distance评估对齐几何结构一致性。
可行性：3d-OT已在15个单组学空间域识别任务、5组模拟数据和2组真实空间多组学数据中大幅领先7种先进方法，首次将人类背外侧前额叶皮质数据集兰德指数提升至0.7以上。
选题六：基于组织学锚定整合框架SpatialEx的“数字染色”空间多组学图谱构建及其在肿瘤微环境异质性解析中的应用
核心创新点：采用吉林大学团队提出的SpatialEx框架，创新性地利用组织学图像基础模型与超图神经网络，学习跨切片、跨技术平台、跨模态的深层映射关系，仅需常规HE染色切片即可通过计算模拟重构高维空间多组学图谱。
研究思路：在乳腺癌队列中，利用SpatialEx从HE切片预测单细胞级空间多组学特征；结合超图对比学习编码多邻域空间依赖关系，构建组织“全切片视图”；精准识别病理专家难以区分的精细免疫微环境差异。
可行性：SpatialEx已在乳腺癌研究中成功构建全切片视图并识别精细免疫微环境差异；在帕金森病模型中融合代谢组与转录组揭示脑部协同变化规律。
🧬 第三层次：临床转化与疾病场景
选题七：基于空间转录组超高精度去卷积算法UCASpatial的肿瘤克隆演化与免疫逃逸空间机制解析
核心创新点：采用UCASpatial超高精度去卷积算法，通过熵加权回归和元细胞纯度过滤两大核心机制，突破低丰度高异质性免疫细胞亚群的空间定位瓶颈，在克隆分辨率下解析肿瘤内源基因组改变与局部免疫微环境的关联。
· 研究思路：在结直肠癌空间转录组数据上应用UCASpatial构建“UCASpatial-clonalTIME”分析平台，识别驱动免疫排斥微环境的染色体拷贝数变异；通过整合克隆信息与免疫细胞空间分布，解析肿瘤克隆演化介导的免疫逃逸新机制。
可行性：UCASpatial已应用于人类结直肠癌和小鼠创伤再生模型，首次发现chr20q扩增是驱动“T细胞排斥”微环境的关键遗传因素，各项基准测试指标均显著优于现有主流算法。
选题八：基于跨模态迁移学习框架TiRank的肿瘤空间生态位临床表型优先排序及生物标志物发现
核心创新点：采用TiRank框架，通过相对表达排序转换模块消除跨模态系统偏差，利用多任务迁移学习将scRNA-seq、空间转录组和bulk转录组统一到同一嵌入空间，实现在空间语境中优先锁定真正具有临床意义的细胞亚群和空间结构。
研究思路：在胃癌队列中应用TiRank识别与患者结局相关的空间生态位；在独立队列中通过多重蛋白成像验证Fibro-Bar等肿瘤边界空间结构的临床相关性；构建药物敏感细胞和空间生态位的临床预测模型。
可行性：TiRank已在胃癌临床队列中成功识别出CAFs富集的肿瘤边界生态位，该生态位与化疗免疫治疗响应显著相关，已开发为开源工具并配有交互式图形界面。
