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。该技术利用高通量手段，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。它打破了传统组学“平均化”的局限，是解构组织异质性、追踪肿瘤耐药克隆的“全息数字化显微镜”。

单细胞组学 · 核心全息图

Single-cell Omics (点击展开详细参数)

               示意图

精准医学多维研究底层引擎示意

技术核心	高通量单细胞测序
空间分辨率	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

单细胞组学利用条形码（Barcode）技术对单细胞进行身份编码，其核心维度涵盖：

• 转录组 (scRNA-seq)： 监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性状态。
• 表观组 (scATAC-seq)： 探查染色质开放性，锁定调控细胞命运的上游开关。
• 空间组学 (Spatial Omics)： 融合位置信息，解码组织微环境内的细胞互作。

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，针对驱动基因的靶向药物是单细胞技术转化最快的方向：

• 耐药克隆识别： 在治疗初期精准识别携带 $KRAS^{G12D}$ 或 $EGFR^{T790M}$ 等突变的稀有持久性细胞群。
• 联合用药方案： 揭示旁路激活路径，制定多靶点协同增效的给药策略。

2. 免疫治疗与细胞治疗

• 免疫检查点： 分析肿瘤微环境中 T 细胞衰竭亚群，提升抗 PD-1 疗法响应率。
• 细胞产品质控： 在 CAR-T 制备中监控细胞组分，确保产品的体内持久性。

应用领域	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	基于全息图谱定制抗体或新抗原疫苗。

智能决策系统的临床转化

海量数据需通过高效引擎转化为临床策略：

• 全息库注释： 利用大规模参考图谱，对临床样本进行亚秒级精准标记。
• 响应预测： 智能评估生物治疗获益概率，辅助医生制定个体化方案。

   [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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