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。该技术利用高通量分析手段，在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观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，是解构细胞异质性、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 (点击展开详细数据)

               内容示意

精准医学多维研究底层引擎

技术核心	单细胞测序
分辨率	单细胞/亚细胞级
临床转化	个性化医疗

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，利用分子条形码（Barcode）对单细胞进行身份编码：

• scRNA-seq： 监测基因表达谱，定义细胞谱系与异质性状态。
• scATAC-seq： 探查染色质开放性，锁定调控细胞命运的上游开关。
• 空间转录组： 融合空间位置信息，解码肿瘤微环境内的细胞通讯。

生物治疗领域的应用进展

1. 靶向药物的精准赋能

在各类生物治疗手段中，针对驱动基因的靶向药物是转化最快的方向：

• 耐药克隆识别： 在治疗初期精准锁定携带 KRAS^G12D 或 EGFR^T790M 等突变的稀有持久性细胞群（DTPs）。
• 联合用药方案： 揭示旁路激活路径，制定针对耐药性的联合给药策略。

2. 免疫治疗与细胞治疗

• 免疫治疗： 分析微环境中 T细胞 衰竭亚群，提升抗 PD-1 疗法响应率。
• 细胞治疗： 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
药物研发	识别异质性驱动突变，监测极早期微小残留病灶。
个性化医疗	基于全息图谱定制多肽疫苗或单克隆抗体。

辅助决策系统的临床转化

海量数据需通过深度学习等智能处理引擎转化为临床策略：

• 全息图谱检索： 利用单细胞图谱库对临床样本进行亚秒级精准标记。
• 方案预测： 智能评估获益概率，辅助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.

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