单细胞多组学

单细胞多组学（Single-cell Multi-omics）是当代生命科学领域最前沿的技术体系之一，旨在同一单个细胞中同时获取基因组、转录组、表观组及蛋白质组等多维度的分子特征。该技术彻底克服了传统单模态分析无法全面刻画细胞异质性的局限，能够从系统生物学视角解构细胞命运决定、肿瘤演化及免疫逃逸的深层机制，是实现精准医学由“宏观平均”向“微观数字化”跨越的核心引擎。

单细胞多组学 · 全息视野

Single-cell Multi-omics (点击展开详细数据)

           单细胞多组学集成示意图

多模态数据整合与细胞图谱模型

核心维度	RNA + ATAC + Protein
关键技术	CITE-seq / TEA-seq
应用高度	动态演化监测 / 联合用药预测

单细胞多组学的多维解析架构

单细胞多组学通过在同一物理捕获单元内整合不同的分子探测技术，实现对全息生物信息的同步捕捉：

• 转录组 + 表观组 (RNA-ATAC)： 揭示染色质可及性如何预置基因表达程序，用于锁定肿瘤起始及耐药重编程的表观遗传开关。
• 转录组 + 蛋白质组 (CITE-seq)： 结合 寡核苷酸 标记抗体，同步检测细胞内 mRNA 表达与表面蛋白丰度，解决 mRNA 与蛋白表达不一致的鉴定难题。
• 免疫库 + 转录组 (VDJ-seq)： 在单个 T细胞 或 B细胞 水平关联其克隆表型与功能状态，是优化免疫治疗的关键工具。

生物治疗领域的转化应用进展

1. 靶向药物的深度赋能

单细胞多组学为解决靶向药物的获得性耐药提供了前所未有的全景视角：

• 耐药轨迹追踪： 识别携带 KRAS^G12D 突变的克隆如何在表观遗传调控下逃避抑制剂杀伤，并转化为“药物持久性细胞”（DTPs）。
• 旁路信号阻断： 通过多模态数据联动分析，发现靶向治疗下被激活的旁路信号通路，指导设计更精准的联合给药方案。

2. 免疫治疗与细胞治疗优化

• 免疫治疗响应预测： 通过单细胞多组学解析肿瘤微环境中 T 细胞耗竭的空间分布与代谢状态，精准筛选免疫检查点抑制剂的获益患者。
• 细胞治疗质控： 在 CAR-T 生产中监控细胞的表观记忆状态与抗原识别效能，确保临床回输产品的长效活性。

组合模态	临床应用核心贡献
scRNA + scATAC	解码肿瘤克隆演化路径，识别表观驱动的耐药靶标。
scRNA + Surface Protein	精准定义白血病等血液肿瘤的罕见干细胞亚群，优化靶向治疗。

智能决策系统的临床数据闭环

多组学数据的维度灾难需依托智能辅助决策系统实现临床转化：

• 全息库自动化注释： 利用单细胞图谱库对高维多模态数据进行亚秒级聚类与注释，锁定微小残留病灶。
• 治疗结果模拟： 整合多维分子特征，预测不同方案下肿瘤亚群的存活概率，辅助医生生成个体化生物治疗决策。

[1] Macaulay IC, et al. "G&T-seq: parallel sequencing of single-cell genomes and transcriptomes." Nature Methods. 2015.

[2] Stoeckius M, et al. "Simultaneous epitope and transcriptome measurement in single cells." Nature Methods. 2017.

[3] Clinical Multi-omics Review. "The era of single-cell precision medicine." 2025.

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