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，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.