在不断发展的生物医学研究领域中，解读细胞与其空间环境之间错综复杂的关系一直是一个重要挑战。然而，深度学习模型提供了一种有希望的解决方案。这些创新模型利用人工智能的强大能力解析复杂的空间数据，为我们带来新的见解和发现的机会。
一个值得注意的突破是空间转录组嵌入式深度学习模型（STEM）。与现有方法不同，STEM采用了一种独特的深度迁移学习方法来分析单细胞和空间转录组数据。值得注意的是，该模型在推断空间关联、保留空间拓扑和识别主导细胞分布的基因方面优于其他模型。
验证研究表明了STEM的稳健性能和可解释性。通过将该模型应用于真实数据，研究人员创建了细胞空间关系的详细准确的地图，彻底改变了我们对肝脏等器官组织异质性和空间转录组学的理解。
深度学习的另一个显著应用是DeepLiver模型。这个模型已被用于绘制小鼠肝脏中增强子基因调控网络的图谱。该研究揭示了分区对基因表达和染色质可及性的影响，揭示了肝脏内的空间变异。
此外，多范围细胞上下文解析（MENDER）方法推动了空间组学数据分析的进一步发展。这种先进的方法不仅能够识别组织结构，还能自动对齐切片标签。MENDER的能力揭示了与脑龄和乳腺癌患者亚型分化相关的以往未被察觉的空间领域，这些领域在传统的单细胞分析中之前被隐藏起来。
展望未来，空间转录组学的前景非常有希望。STEM、DeepLiver和MENDER等深度学习模型将继续推动我们的理解的边界。这些工具无疑将在揭示细胞生物学的复杂性、阐明疾病机制和发现新治疗机会方面发挥关键作用。随着技术的进步和研究的进行，深度学习将继续引领生物医学突破，推动创新，在细胞关系的领域开辟新的知识领域。
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