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

           Isotype

精准医学底层引擎示意图

技术核心	高通量测序
分辨率	单细胞/亚细胞
临床应用	动态耐药监测

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异质性。
• 表观组 (scATAC-seq)： 揭示染色质开放性及基因表达调控机制。
• 空间转录组： 在原位解析组织微环境中的细胞间通讯。

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应用最为成熟的方向：

• 识别耐药克隆： 在治疗前识别携带 $KRAS^{G12D}$ 等突变的持久性克隆（DTPs）。
• 方案优化： 分析亚群共有靶点，设计克服异质性的联合用药方案。

2. 免疫治疗与细胞治疗

• 免疫治疗： 描绘肿瘤微环境中的 $T$ 细胞耗竭图谱，预测免疫检查点抑制剂疗效。
• 细胞治疗： 在 CAR-T 制备中优化成分，确保产品在体内的长效扩增。

应用场景	单细胞贡献
靶向药物研发	精准定位驱动突变，缩短转化周期。
个体化诊疗	基于图谱特征评估患者临床获益。

智能决策支持

依托大规模参考图谱与智能辅助诊断系统，可实现：

• 自动化注释： 对样本细胞亚群进行秒级精准标记。
• 决策辅助： 自动评估治疗响应概率，生成个体化生物治疗建议。

   [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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