单细胞组学

单细胞组学（Single-cell Omics）是21世纪生命科学领域的核心支柱技术。它利用高通量分析手段，在单个细胞水平上对基因组、转录组及蛋白质组等多维信息进行深度解构。该技术彻底打破了传统组学“平均化”的局限，是精准解构组织内部细胞异质性、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。

单细胞组学

Single-cell Omics

           内容示意

精准医学多维研究底层引擎

技术核心	高通量单细胞测序
空间分辨率	单细胞/亚细胞级
临床转化	个体化精准诊疗

技术框架与核心维度

单细胞组学利用分子条形码（Barcode）技术对单细胞进行身份编码，其核心研究路径涵盖：

• 转录组 (scRNA-seq)： 动态监测基因表达，定义细胞谱系及其功能异质性。
• 表观组 (scATAC-seq)： 探查染色质开放性，锁定调控细胞命运的上游开关。
• 空间组学 (Spatial Omics)： 融合位置信息，解码组织微环境内的细胞互作网络（Crosstalk）。

生物治疗领域的应用进展

1. 靶向药物的精准赋能

针对肿瘤驱动基因的靶向药物是单细胞技术转化应用最成熟的方向：

• 耐药识别： 在治疗初期精准锁定携带 KRAS^G12D 或 EGFR^T790M 等突变的稀有持久性细胞群（DTPs）。
• 联合用药优化： 基于单细胞图谱揭示的旁路激活路径，制定多靶点协同增效的给药方案。

2. 免疫治疗与细胞治疗

• 免疫检查点： 深度分析肿瘤微环境中 T 细胞的衰竭亚群，提升抗 PD-1/PD-L1 疗法的响应率。
• 细胞产品优化： 在 CAR-T 制备过程中实时监控细胞组分，确保回输产品的体内持久性。

临床应用场景	单细胞多组学的核心贡献
靶向药物研发	精准定位驱动突变，监测极早期微小残留病灶（MRD）。
个体化医学	基于患者全息图谱定制特异性单克隆抗体或新抗原疫苗。

辅助决策系统的临床闭环

海量单细胞数据需通过智能处理引擎转化为临床策略：

• 全息图谱检索： 利用大规模参考图谱，对临床样本进行亚秒级细胞类型精准注释。
• 方案响应预测： 智能评估多种生物治疗手段的获益概率，辅助医生制定最优个体化路径。

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

   [2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy." Molecular Cancer. 2025. 

   [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Precision Oncology Standards." V1.2025.

单细胞组学全息导航

       核心技术： scRNA-seq • scATAC-seq • Spatial Omics • 单细胞蛋白质组 

       治疗关联： 靶向药物库 • 免疫检查点抑制剂 • CAR-T疗效评估 

       智能工具： 人工智能辅助决策 • 单细胞参考图谱库 • 生物治疗共识