“单细胞组学”的版本间的差异
来自医学百科
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2025年12月28日 (日) 00:48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，精准解构组织内部的细胞异质性，是发现罕见细胞亚型、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
技术框架与核心维度
单细胞组学利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一身份标识，核心维度包括：
- 转录组 (scRNA-seq)： 揭示细胞实时功能状态。
- 表观组 (scATAC-seq)： 揭示基因表达的表观调控背景。
- 空间转录组： 解析细胞在组织中的原位相互作用。
生物治疗中的应用进展
1. 靶向药物的精准赋能
在生物治疗手段中，靶向药物受单细胞技术推动最为显著：
- 耐药识别： 追踪携带 $KRAS^{G12D}$ 等突变的持久性克隆。
- 方案优化： 基于亚群异质性设计多靶点联合用药。
2. 免疫治疗与细胞治疗
- 免疫治疗： 描绘 $T$ 细胞耗竭图谱，筛选获益人群。
- 细胞治疗： 在 CAR-T 制备中筛选高增殖能力的细胞亚群。
| 应用场景 | 单细胞贡献 |
|---|---|
| 靶向研发 | 识别驱动基因，攻克异质性。 |
| 个体化诊疗 | 精准预测药物响应概率。 |
智能决策支持
依托大规模单细胞图谱库与智能辅助决策系统，可实现：
- 自动注释： 对样本进行秒级细胞类型标记。
- 方案评估： 基于多组学特征生成个体化临床建议。
[1] Tang F, et al. Nature Methods. 2009.
[2] Zhu J, et al. Molecular Cancer. 2025.