单细胞组学

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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。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”。 

       单细胞组学
Single-cell Omics
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精准医学底层技术
技术核心 高通量单细胞测序
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

单细胞组学利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识，核心维度包括：

  • 转录组 (scRNA-seq)： 定义细胞亚群及其功能状态。
  • 表观组 (scATAC-seq)： 揭示染色质开放区域及表达调控背景。
  • 空间转录组： 保留组织原位信息，解析细胞间相互作用。

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受单细胞技术影响最深：

  • 识别耐药克隆： 识别携带 $KRAS^{G12D}$ 等突变的持久性克隆，预判复发风险。
  • 多靶点设计： 分析不同亚群的共有靶点，优化联合用药方案。

2. 免疫治疗与细胞治疗

  • 免疫治疗： 描绘 $T$ 细胞耗竭图谱，筛选免疫检查点抑制剂的获益人群。
  • 细胞治疗： 在 CAR-T 制备中筛选高增殖、长效记忆的细胞亚群。
应用领域 核心贡献
靶向药物 定位异质性驱动基因。
细胞/免疫 优化微环境浸润及产品持久性。

辅助决策系统

单细胞数据通过智能处理引擎实现临床转化：

  • 自动化注释： 集成大规模图谱，实现样本细胞类型的秒级标记。
  • 方案评估： 计算患者对特定疗法的响应概率，生成个体化建议。

参考文献

   [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.
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