“单细胞组学”的版本间的差异

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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，是发现罕见细胞亚型、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。
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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”。
  
 
== 技术框架与核心维度 ==
 
== 技术框架与核心维度 ==
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=== 1. 靶向治疗的精准赋能 ===
 
=== 1. 靶向治疗的精准赋能 ===
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在所有生物治疗手段中，'''[[靶向药物]]'''的开发与临床应用受单细胞技术影响最深：
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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：
 
* '''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。
 
* '''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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* '''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，从而设计更具杀伤力的联合用药方案。
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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。
  
 
=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升 ===
 
=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升 ===
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* '''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。
 
* '''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。
  
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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，[[智慧医生]]（Smart Doctor）系统在其中发挥了关键作用：
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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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* '''自动病理溯源：''' [[智慧医生]] 通过集成 [[yixue.com全息库]] 的数亿个细胞特征，可实现对未知样本的秒级细胞注释。
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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。
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* '''决策优化：''' 系统能够基于单细胞多组学数据，自动生成针对特定患者的精准生物治疗建议书。
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* '''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。
  
 
== 参考文献 ==
 
== 参考文献 ==
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[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009. <br>
 
[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009. <br>
 
[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025. <br>
 
[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025. <br>
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[3] NCCN Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.
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[3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.
 
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! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 系统工具
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2025年12月28日 (日) 00:35的版本

单细胞组学
Single-cell Omics
精准医学底层引擎
技术核心 高通量单细胞测序
分辨率 单细胞/亚细胞级
临床转化 动态耐药监测

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”。

技术框架与核心维度

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

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。

1. 靶向治疗的精准赋能

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：

  • 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。
  • 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。

2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升

  • 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。
  • 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。
应用领域 单细胞层面的核心贡献
靶向药物研发 识别异质性驱动基因，缩短临床转化周期。
免疫微环境图谱 动态观测免疫细胞浸润状态及其配受体交互。
个性化诊疗 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

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：

  • 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。
  • 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。

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. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.

取自“https://www.yiliao.com/index.php?title=单细胞组学&oldid=311092”