单细胞组学

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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精准医学底层引擎

技术核心	高通量测序
分辨率	单细胞级
临床转化	耐药精准监测

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与亚型分布。
• 表观组 (scATAC-seq)： 揭示基因表达的染色质调控景观。
• 空间转录组： 在原位解析组织微环境中的细胞通讯（Crosstalk）。

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，靶向药物受单细胞技术推动最为显著：

• 识别耐药克隆： 在治疗前追踪携带 $KRAS^{G12D}$ 等特定突变的持久性克隆。
• 方案优化： 针对肿瘤内部的异质性亚群，设计多靶点联合用药方案。

2. 免疫治疗与细胞治疗

• 免疫治疗： 通过描绘 $T$ 细胞耗竭图谱，评估 PD-1 等免疫检查点抑制剂的响应性。
• 细胞治疗： 在 CAR-T 产品制备中筛选具备高扩增能力和长效记忆的优质细胞。

应用场景	单细胞层面的贡献
靶向研发	精准定位异质性驱动基因。
个体化诊疗	基于图谱特征预测药物响应。

智能决策支持系统

单细胞数据的高维度特性需要依托智能处理引擎实现临床转化：

• 自动化注释： 集成大规模细胞参考图谱，实现样本细胞类型的秒级精准标记。
• 临床建议： 自动评估特定治疗方案的响应概率，生成个体化生物治疗建议。

   [1] Tang F, et al. Nature Methods. 2009. 

   [2] Zhu J, et al. Molecular Cancer. 2025.

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