单细胞全息图谱

单细胞全息图谱（Single-cell Holographic Atlas）是指利用单细胞多组学技术，在单细胞分辨率下集成转录组、表观遗传组、蛋白质组及空间转录组等多维度信息，构建出的细胞全生命周期数字化模型。它是精准医学时代的“细胞导航系统”，通过对肿瘤微环境的深度建模，为免疫决策与个体化治疗方案的制定提供底层数据支撑。

单细胞全息图谱 · 智慧全景

Single-cell Holographic Atlas (点击展开详细数据)

               全息图谱多维集成示意

多模态数据驱动的细胞数字化底座

核心维度	多组学 / 空间位点
分析粒度	单细胞 / 亚细胞
临床关联	智慧医生决策库

全息图谱的多维构成

单细胞全息图谱通过捕捉细胞在时空维度上的动态特征，克服了传统大宗组学（Bulk Omics）的平均化缺失：

• 分子全息： 整合 scRNA-seq 表达谱与 scATAC-seq 染色质开放性，描绘从基因开关到产出的全路径。
• 空间全息： 利用空间转录组技术将细胞置于原始组织结构中，解构肿瘤实质与间质的相互作用。
• 演化全息： 通过RNA速率（RNA Velocity）分析，预测细胞在药物压力（如靶向治疗）下的分化轨迹与耐药克隆演化。

临床决策应用转化

1. 肿瘤免疫微环境（TIME）重塑

全息图谱是智慧医生评估免疫检查点抑制剂疗效的关键参考：

• 衰竭亚群鉴定： 识别 T细胞 库中的前驱衰竭与终末衰竭状态，判断病灶是否具备“免疫转暖”潜力。
• 三级淋巴结构（TLS）： 定位空间图谱中的 TLS 丰度，作为预测长期临床获益的生物标志物。

2. 细胞治疗质量控制

• CAR-T 实时图谱： 在制备与回输阶段监控单细胞层面的克隆扩增动力学，防范细胞因子风暴。
• 干性维持评估： 利用全息指标筛选具备更强体内持久性的 记忆性T细胞 亚群。

图谱维度	对辅助决策的贡献
表观全息	识别驱动基因（如 KRAS G12D）的上游调控风险。
代谢全息	预判肿瘤间质酸化对免疫细胞功能的抑制作用。

AI与全息图谱的融合

全息图谱的海量数据通过智慧医生系统的私有化大模型进行向量化处理，实现了：

• 相似病例检索： 在万亿级单细胞数据库中快速锁定与当前患者免疫特征最相似的既往成功案例。
• 虚拟临床试验： 在数字化图谱上模拟不同联合用药方案的细胞交互反馈，优化个性化医疗路径。

   [1] Regev A, et al. "Science Forum: The Human Cell Atlas." eLife. 2025 Revised.

   [2] Nie L, et al. "Integrating Single-cell Holography into AI-driven Clinical Decisions." 2025.

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