单细胞组学

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

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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

       技术： scRNA-seq • scATAC-seq • 空间转录组

       治疗： 靶向药物库 • 免疫检查点抑制剂 • CAR-T制备

       支持： 智能决策系统 • 单细胞图谱库 • 生物治疗共识