空间表型允许研究人员在完整组织样本的环境下，利用单细胞分辨率，通过谱系和变异查看、描述和量化细胞。在肿瘤学、免疫学和神经退行性疾病等领域，它为促进或抑制疾病的不同细胞角色之间的相互作用提供了新的见解。
如果使用传统的分析方法，不得不在单细胞RNA测序(scRNA-Seq)的细节和传统免疫组化(IHC)的原位能力之间进行选择。前者提供了大量的生物标志物数据，但失去了原始样本的环境信息，而后者保留了组织的完整性，但限制了对有限数量的生物标志物的分析。
空间表型允许可视化和量化单个组织样本中的几十个生物标记，同时保持细胞和亚细胞的细节。在同一组织切片上不同标记组合之间的移动揭示了意想不到的模式和关联，这在其他方法中是无法实现的。
它还允许除了看到相同的细胞类型如何根据它们的细胞微环境而表现出不同的行为，还能识别不同的细胞聚集模式，以预测结果。这些基于细胞类型邻接的周边环境表型为研究人员提供了关于炎症过程和肿瘤进展的新见解，并揭示了新的治疗靶点。
来自Human Breast Cell Atlas Initiative, UC Irvine的 DR. KAI KESSENBROCK实验案例
通过选择不同的标签组，用户可以在同一样本中特定的感兴趣的区域之间切换。例如，DAPI和角蛋白19标记乳腺组织内的分泌细胞和导管，而不标记周围组织。该实验结果展示了健康乳腺组织的空间表型分析结果，该组织标记有32种不同的抗体，包含超过81,000个单个细胞。通过选择核标记DAPI、上皮标记角蛋白-19和增殖标记PCNA，我们可以清楚地识别包含分泌上皮细胞的大小叶区域，以及最终捕获分泌液的狭窄集管。
生物标志物表达热点图通过显示样本中不同细胞簇的标记模式提供了另一种观点。例如，角蛋白-5、-8和-14都是乳腺组织中表达的上皮标志物。然而，通过这种可视化，我们马上就会发现，这三种紧密相关的分子具有完全不同的空间表达模式，可能是因为它们与不同的细胞表型有关。
对于每一个标记的细胞表型，我们可以绘制出它们是如何聚集的，并计算出它们最有可能与哪些其他细胞相互作用。这就是空间表型和研究细胞功能和行为的力量所在。
该图显示了cluster 1和cluster 2中细胞相对于我们选择的标记物(本例中为CD4)的实际接近度。在集群1中，红色CD4细胞最可能靠近其他CD4细胞，其次是成纤维细胞(粉红色)。在集群2中，CD4细胞最可能与蓝色的CD8+细胞毒性T细胞相邻。相比之下，在第6组中，CD4细胞最可能与黄色基底上皮细胞相邻，而在第7组中，它们最可能被上皮腔细胞包围。CD4 T细胞在这些集群中的行为是否会有所不同?每一种关联都是一个独特的细胞生态位，对于图中中心的细胞来说，它具有潜在的不同功能含义。
这只是触及了空间表型可以揭示的数据质量和范围的表面，如果不形成关于潜在细胞间相互作用及其生物学意义的新假设，就很难看到这些发现。同样的细胞，不同的环境，这是空间表型背后的理念以及微环境如何影响疾病进展和治疗反应。
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