“单细胞组学”的版本间的差异

来自医学百科
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<div style="padding: 0 3.5%; line-height: 1.6; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">
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<div style="padding: 0 4%; line-height: 1.6; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">
  
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<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 260px; margin: 0 0 15px 15px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 10px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.03); overflow: hidden;">
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<p style="font-size: 1.05em; margin-bottom: 20px;">
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{| class="wikitable" style="width: 100%; border: none; margin: 0; border-collapse: collapse; background-color: #ffffff;"
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    <strong>单细胞组学</strong>（Single-cell Omics）是21世纪生命科学的核心支柱技术。它通过在单个细胞水平上对基因组、转录组及蛋白质组等信息进行高通量分析，彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式。该技术能够精准解构组织内部的细胞异质性，被誉为发现罕见细胞亚型、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
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|+ style="font-size: 1.15em; font-weight: bold; padding: 12px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;" | 单细胞组学 <br><span style="font-size: 0.7em; font-weight: normal; color: #64748b;">Single-cell Omics</span>
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| colspan="2" style="padding: 25px; text-align: center; border: none;" |
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<div class="medical-infobox" style="width: 100%; max-width: 320px; margin: 0 auto 25px auto; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.05); overflow: hidden;">
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<div style="width: 50px; height: 50px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1px solid #dbeafe; border-radius: 12px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; padding: 10px;">
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    <div style="font-size: 1.1em; font-weight: bold; padding: 12px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;">
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[[文件:Single_Cell_Precision_Icon.png|38px]]
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        单细胞组学
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</div>
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        <div style="font-size: 0.7em; font-weight: normal; color: #64748b; margin-top: 4px;">Single-cell Omics</div>
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<div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎</div>
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    </div>
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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%; font-size: 0.85em;" | 技术核心
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    <div style="padding: 30px; text-align: center; background-color: #ffffff;">
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| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 高通量单细胞测序
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        <div style="width: 50px; height: 50px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1px solid #dbeafe; border-radius: 50%; display: flex; align-items: center; justify-content: center;">
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            <img src="https://api.iconify.design/lucide:microscope.svg?color=%233b82f6" style="width: 28px; height: 28px;" alt="icon" />
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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em;" | 分辨率
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        </div>
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| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 单细胞/亚细胞级
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        <div style="font-size: 0.75em; color: #94a3b8; margin-top: 12px; font-weight: 500;">精准医学核心底层技术</div>
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    </div>
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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em; border: none;" | 临床转化
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| style="padding: 8px 12px; color: #1e293b; font-size: 0.85em; border: none;" | 动态耐药监测
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    <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.85em;">
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|}
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        <tr>
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            <th style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%;">技术核心</th>
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            <td style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞测序</td>
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        </tr>
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        <tr>
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            <th style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600;">分辨率</th>
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            <td style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">单细胞/亚细胞级</td>
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        </tr>
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        <tr>
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            <th style="text-align: left; padding: 10px 15px; color: #64748b; font-weight: 600;">临床应用</th>
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            <td style="padding: 10px 15px; color: #1e293b;">耐药监测/个体化诊疗</td>
 +
        </tr>
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    </table>
 
</div>
 
</div>
  
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'''单细胞组学'''（Single-cell Omics）是21世纪生命科学的核心支柱技术，旨在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观组及蛋白质组等信息进行高通量分析。该技术彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式，能够精准解构组织内部的细胞异质性，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
+
<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 10px; color: #1e3a8a; font-size: 1.2em; margin-top: 25px;">技术框架与核心维度</h2>
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<p>
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    单细胞组学通过物理或化学方法解离组织，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识：
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</p>
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<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
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    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>转录组 (scRNA-seq)：</strong> 捕捉细胞实时基因表达，定义细胞亚群。</li>
 +
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>表观组 (scATAC-seq)：</strong> 揭示染色质开放区域，解析基因表达调控背景。</li>
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    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>空间转录组：</strong> 在保留空间位置信息的前提下，揭示细胞间的相互作用（Crosstalk）。</li>
 +
</ul>
  
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== 技术框架与核心维度 ==
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<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 10px; color: #1e3a8a; font-size: 1.2em; margin-top: 25px;">生物治疗领域的应用进展</h2>
−
单细胞组学通过物理或化学方法将组织解离，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识。
 
−
* '''转录组 (scRNA-seq)：''' 反映细胞实时功能状态及亚型分布。
 
−
* '''染色质可及性 (scATAC-seq)：''' 揭示调控基因表达的表观遗传景观。
 
−
* '''空间转录组 (Spatial Transcriptomics)：''' 在保留空间位置信息的前提下揭示细胞间的相互作用（Crosstalk）。
 
  
−
== 生物治疗中的进展与应用 ==
+
<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.05em; margin-top: 15px;">1. 靶向药物的精准赋能</h3>
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单细胞组学已成为'''[[生物治疗]]'''领域不可或缺的评估工具，能够从根源上优化治疗路径。
+
<p>
 +
    在生物治疗手段中，针对肿瘤驱动基因的<strong>靶向药物</strong>开发受单细胞技术推动最为显著：
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</p>
 +
<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
 +
    <li><strong>识别耐药克隆：</strong> 在治疗前识别携带 $KRAS^{G12D}$ 或 $EGFR^{T790M}$ 等突变的持久性克隆（DTPs），预判耐药风险。</li>
 +
    <li><strong>多靶点设计：</strong> 分析不同癌细胞亚群的共有靶点，优化联合用药方案以克服肿瘤异质性。</li>
 +
</ul>
  
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=== 1. 靶向治疗的精准赋能 ===
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<h3 style="color: #2563eb; font-size: 1.05em; margin-top: 15px;">2. 免疫治疗与细胞治疗</h3>
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在所有生物治疗手段中，针对肿瘤驱动基因的'''[[靶向药物]]'''开发受单细胞技术影响最深：
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<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
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* '''耐药克隆识别：''' 通过单细胞测序，研究者可以在治疗前识别出携带 $KRAS^{G12D}$ 等特定突变的少数持久性克隆（DTPs），从而预判耐药发生的风险。
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    <li><strong>免疫治疗：</strong> 刻画肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭图谱，精准筛选 PD-1/PD-L1 抑制剂的获益人群。</li>
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* '''多靶点联合设计：''' 单细胞数据有助于确定不同癌细胞亚群的共有靶点，指导设计更具杀伤力的联合用药方案。
+
    <li><strong>细胞治疗：</strong> 在 <strong>CAR-T</strong> 制备中筛选具有高效扩增能力和长效记忆的细胞亚群，提升治疗持久性。</li>
 +
</ul>
  
−
=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升 ===
+
<table style="width: 90%; margin: 20px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.85em; text-align: left;">
−
* '''免疫治疗 (Immunotherapy)：''' 单细胞技术能够描绘肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭图谱，精准筛选 PD-1/PD-L1 抑制剂的获益人群。
+
    <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;">
−
* '''细胞治疗 (Cell Therapy)：''' 在 [[CAR-T]] 制备中，通过单细胞分析优化细胞成分，确保产品在体内的长效扩增。
+
        <th style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">应用领域</th>
 +
        <th style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞层面的核心贡献</th>
 +
    </tr>
 +
    <tr>
 +
        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; font-weight: bold;">靶向药物</td>
 +
        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;">定位异质性驱动基因，缩短转化周期。</td>
 +
    </tr>
 +
    <tr>
 +
        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; font-weight: bold;">免疫微环境</td>
 +
        <td style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;">动态观测细胞浸润与配受体互作网络。</td>
 +
    </tr>
 +
</table>
  
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{| style="width: 75%; margin: 20px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.88em; text-align: left;"
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<h2 style="border-left: 4px solid #3b82f6; padding-left: 10px; color: #1e3a8a; font-size: 1.2em; margin-top: 25px;">临床决策支持系统</h2>
−
|- style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;"
+
<p>
−
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 30%; color: #1e3a8a;" | 应用领域
+
    单细胞数据的高维度特性需要高效的处理引擎。现代智能辅助决策系统在其中发挥了关键作用：
−
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;" | 单细胞层面的核心贡献
+
</p>
−
|-
+
<ul style="padding-left: 20px; font-size: 0.95em;">
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 靶向药物研发
+
    <li><strong>自动化注释：</strong> 集成大规模参考图谱，实现对未知样本细胞类型的秒级精准标记。</li>
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 识别异质性驱动基因，缩短临床转化周期。
+
    <li><strong>方案优化：</strong> 基于多组学数据自动计算患者对特定疗法的响应概率，辅助制定个体化诊疗建议。</li>
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|-
+
</ul>
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 免疫微环境图谱
 
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 动态观测免疫细胞浸润状态及其配受体交互。
 
−
|-
 
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 个性化诊疗
 
−
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 基于患者单细胞图谱定制特异性疫苗。
 
−
|}
 
  
−
== 智能系统驱动下的临床决策 ==
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<h2 style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a; font-size: 1.1em; margin-top: 30px; padding-bottom: 5px;">参考文献</h2>
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单细胞数据的高维度特性需要更高效的处理引擎，现代智能辅助决策系统在其中发挥了关键作用：
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<div style="font-size: 0.8em; line-height: 1.6; color: #64748b; padding-top: 5px;">
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* '''自动细胞注释：''' 通过集成大规模单细胞参考图谱，系统可实现对未知样本的秒级细胞类型标记。
+
    [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." <em>Nature Methods</em>. 2009.<br/>
−
* '''决策优化：''' 系统能够基于单细胞多组学数据，自动计算特定患者对生物治疗的响应概率，辅助医生制定个体化方案。
+
    [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." <em>Molecular Cancer</em>. 2025.<br/>
 +
    [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Molecular and Biomarker Profiling in Oncology." V1.2025.
 +
</div>
  
−
== 参考文献 ==
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<div style="margin-top: 35px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.85em;">
−
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 10px; color: #64748b;">
+
    <div style="background-color: #f1f5f9; text-align: center; font-weight: bold; padding: 8px; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>
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[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009. <br>
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    <div style="padding: 10px; background: #fff;">
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[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025. <br>
+
        <strong>技术：</strong> [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间转录组]]<br/>
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[3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.
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        <strong>治疗：</strong> [[靶向药物库]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T制备]]<br/>
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        <strong>支持：</strong> [[智能决策系统]] • [[单细胞图谱库]] • [[生物治疗共识]]
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    </div>
 
</div>
 
</div>
  
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<div style="clear: both; margin-top: 30px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.88em;">
 
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<div style="background-color: #f1f5f9; text-align: center; font-weight: bold; padding: 8px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>
 
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{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"
 
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|-
 
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! style="width: 25%; padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 测序技术
 
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9;" | [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[CITE-seq]] • [[空间转录组]]
 
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|-
 
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! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 治疗关联
 
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9;" | [[靶向治疗方案]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T细胞制备]]
 
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|-
 
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! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 系统工具
 
−
| style="padding: 8px;" | [[人工智能辅助诊断]] • [[单细胞数据库]] • [[生物治疗共识]]
 
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|}
 
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</div>
 
 
</div>
 
</div>

2025年12月28日 (日) 00:40的版本

单细胞组学（Single-cell Omics）是21世纪生命科学的核心支柱技术。它通过在单个细胞水平上对基因组、转录组及蛋白质组等信息进行高通量分析，彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式。该技术能够精准解构组织内部的细胞异质性，被誉为发现罕见细胞亚型、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。 

       单细胞组学
Single-cell Omics
            <img src="https://api.iconify.design/lucide:microscope.svg?color=%233b82f6" style="width: 28px; height: 28px;" alt="icon" />
精准医学核心底层技术
技术核心 单细胞测序
分辨率 单细胞/亚细胞级
临床应用 耐药监测/个体化诊疗

技术框架与核心维度

单细胞组学通过物理或化学方法解离组织，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识：

  • 转录组 (scRNA-seq)： 捕捉细胞实时基因表达，定义细胞亚群。
  • 表观组 (scATAC-seq)： 揭示染色质开放区域，解析基因表达调控背景。
  • 空间转录组： 在保留空间位置信息的前提下，揭示细胞间的相互作用（Crosstalk）。

生物治疗领域的应用进展

1. 靶向药物的精准赋能

在生物治疗手段中，针对肿瘤驱动基因的靶向药物开发受单细胞技术推动最为显著：

  • 识别耐药克隆： 在治疗前识别携带 $KRAS^{G12D}$ 或 $EGFR^{T790M}$ 等突变的持久性克隆（DTPs），预判耐药风险。
  • 多靶点设计： 分析不同癌细胞亚群的共有靶点，优化联合用药方案以克服肿瘤异质性。

2. 免疫治疗与细胞治疗

  • 免疫治疗： 刻画肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭图谱，精准筛选 PD-1/PD-L1 抑制剂的获益人群。
  • 细胞治疗： 在 CAR-T 制备中筛选具有高效扩增能力和长效记忆的细胞亚群，提升治疗持久性。
应用领域 单细胞层面的核心贡献
靶向药物 定位异质性驱动基因，缩短转化周期。
免疫微环境 动态观测细胞浸润与配受体互作网络。

临床决策支持系统

单细胞数据的高维度特性需要高效的处理引擎。现代智能辅助决策系统在其中发挥了关键作用：

  • 自动化注释： 集成大规模参考图谱，实现对未知样本细胞类型的秒级精准标记。
  • 方案优化： 基于多组学数据自动计算患者对特定疗法的响应概率，辅助制定个体化诊疗建议。

参考文献

   [1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009.

   [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025.

   [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Molecular and Biomarker Profiling in Oncology." V1.2025.
单细胞组学全息导航
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