单细胞组学

单细胞组学（Single-cell Omics）是21世纪生命科学领域的核心支柱技术。它利用高通量分析手段，在单个细胞水平上对基因组、转录组及蛋白质组等多维信息进行深度解构。该技术彻底打破了传统组学“平均化”的局限，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。

单细胞组学

Single-cell Omics

           内容示意

精准医学多维研究底层引擎

技术核心	高通量单细胞测序
空间维度	单细胞/亚细胞级
临床转化	个体化精准诊疗

技术框架与核心维度

单细胞组学通过物理或化学解离技术，结合分子条形码（Barcode）对单细胞进行身份编码，其核心技术路径包括：

• 转录组 (scRNA-seq)： 动态监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性。
• 表观组 (scATAC-seq)： 探查染色质开放性，锁定上游调控开关。
• 空间组学： 融合位置信息，解码组织微环境内的细胞互作网络。

生物治疗领域的应用进展

1. 靶向药物的精准赋能

在各类生物治疗中，针对特定分子靶点的靶向药物是单细胞技术转化最快的方向：

• 攻克耐药克隆： 在治疗初期精准锁定携带 $KRAS^{G12D}$ 等突变的稀有持久性细胞群。
• 联合用药策略： 根据单细胞图谱揭示的旁路激活路径，制定协同增效方案。

2. 免疫治疗与细胞治疗

• 免疫检查点： 深度分析肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的衰竭亚群，提升免疫治疗响应率。
• 细胞产品优化： 在 CAR-T 制备中实时监控细胞质量，确保回输产品的长效杀伤力。

临床领域	单细胞多组学的核心贡献
靶向药物研发	识别驱动突变，监测极早期微小残留病灶（MRD）。
个体化医学	基于患者全息图谱定制“孤儿药”或多肽疫苗。

辅助决策系统的临床闭环

海量的单细胞多组学数据需通过高效的智能处理引擎转化为临床策略：

• 全息库检索： 利用数以亿计的参考图谱，对临床样本进行亚秒级精准注释。
• 响应预测： 智能评估多种治疗手段的获益比，辅助医生制定最优个体化路径。

   [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. 

   [3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Precision Oncology Standards." V1.2025.

单细胞组学全息导航

       核心技术： scRNA-seq • scATAC-seq • Spatial Omics • 单细胞蛋白质组 

       治疗关联： 靶向药物研发 • 免疫检查点阻断 • CAR-T疗效评估 

       智能工具： 临床辅助决策系统 • 全球单细胞参考图谱 • 专家共识