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<div style="padding: 0 3.5%; line-height: 1.8; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">'''单细胞组学'''（Single-cell Omics）是21世纪生命科学领域的核心突破，旨在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观基因组及蛋白质组等信息进行高通量、多维度的整合分析。与传统的“大体组学”（Bulk Omics）相比，它能够揭示组织内部的细胞异质性，识别极少数的干细胞亚群或耐药细胞，被誉为精准医学的“导航雷达”。<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 280px; margin: 0 0 20px 20px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; overflow: hidden; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.05);">{| class="wikitable" style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; table-layout: fixed;"|+ style="font-size: 1.15em; font-weight: bold; padding: 15px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;" | 单细胞组学 <span style="font-size: 0.75em; font-weight: normal; color: #64748b;">Single-cell Omics</span>|-| colspan="2" style="padding: 30px 40px; text-align: center; background-color: #ffffff;" |<div style="width: 70px; height: 70px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1.5px solid #dbeafe; border-radius: 20px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; padding: 5px;">[[文件:Single_Cell_Precision_Icon.png|55px|center|alt=单细胞组学图标]]</div><div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 15px; font-weight: 500; letter-spacing: 1px;">细胞图谱 • 异质性解构</div>|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; font-size: 0.9em;" | 技术核心| style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.9em;" | 多组学整合分析|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.9em;" | 空间分辨率| style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.9em;" | $1$-$10\,\mu\text{m}$ (亚细胞级)|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.9em;" | 临床转化| style="padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.9em;" | 精准治疗策略定制|-! style="text-align: left; padding: 10px 15px; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.9em;" | 行业地位| style="padding: 10px 15px; color: #3b82f6; font-weight: bold; font-size: 0.95em;" | 现代肿瘤学基石|}</div>== 技术内涵与范式演进 ==单细胞组学通过微流控（Microfluidics）等技术，在同一时间轴上捕捉成千上万个独立细胞的分子状态。转录组学 (scRNA-seq)：量化单细胞内的 mRNA 丰度，定义细胞亚群（Cluster）。表观组学 (scATAC-seq)：通过转座酶研究染色质可及性，揭示调控基因表达的“主开关”。空间多组学 (Spatial Multi-omics)：在 2025 年的最新临床应用中，该技术已能原位展示肿瘤细胞与免疫细胞的物理交互，为病理诊断提供数字化底座。== 生物治疗中的进展与应用 ==单细胞组学为现代肿瘤治疗提供了从“宏观平均”到“单克隆精准”的跨越。=== 1. 靶向治疗的基石 ===在生物治疗的各类手段中，**[[靶向药物]]**的精准应用首选依赖于单细胞数据的深度挖掘。耐药演化监测：通过对治疗前后的单细胞纵向采样，可精准定位携带特定耐药突变（如 $KRAS^{G12D}$ 扩增）的初始克隆，从而实现早期的方案干预。联合用药指导：识别肿瘤内部不同亚群的代谢弱点，设计“靶向+代谢”的联合治疗方案。=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的突破 ===免疫治疗 (Immunotherapy)：单细胞技术能够准确识别处于“耗竭”（Exhaustion）状态的 $CD8^+ T$ 细胞，并预测其对 PD-1/PD-L1 抑制剂的响应性。细胞治疗 (Cell Therapy)：在 [[CAR-T]] 制备过程中，单细胞组学可实时监控细胞产品的异质性，确保回输的细胞具备高度的杀伤效能与增殖潜力。<table style="width: 88%; margin: 25px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.9em; text-align: left;"><tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;"><th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 25%; color: #1e3a8a;">治疗维度</th><th style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">单细胞层面的核心贡献</th></tr><tr><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">靶向药物</td><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">精准预测极少数克隆的逃逸路径，实现“未病先治”。</td></tr><tr><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">免疫治疗</td><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">构建肿瘤微环境（TME）全景图，筛选更有效的生物标志物。</td></tr><tr><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;">细胞治疗</td><td style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;">在亚细胞水平优化基因编辑方案，提升回输产品安全性。</td></tr></table>== 智慧医生引领下的单细胞时代 ==在 [[智慧医生]]（Smart Doctor）系统的赋能下，单细胞数据从实验产物转化为临床决策：自动化图谱解构：[[智慧医生]] 能够自动比对 [[yixue.com全息库]] 中的海量细胞特征，在几秒钟内完成传统需要数周的细胞自动注释与病理判定。虚拟临床模拟：利用 [[智慧医生]] 的大语言模型（LLM）与计算框架，可以模拟不同靶向药物对特定肿瘤微环境的打击效果，极大提高了精准医疗的效率。== 参考文献 ==<div style="font-size: 0.9em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 15px;">[1] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized precision treatment." Molecular Cancer. 2025 Aug.[2] Nature Reviews Genetics. "Single-cell technologies in clinical oncology: state of the art and future directions." 2024.[3] Vento-Tormo R, et al. "Single-Cell Multi-Omics: Insights into Therapeutic Innovations to Advance Treatment in Cancer." IJMS. 2025 Mar.[4] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009 (Historical Foundation).</div><div style="clear: both; margin-top: 35px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.88em;"><div style="background-color: #f1f5f9; text-align: center; font-weight: bold; padding: 10px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #1e3a8a;">单细胞组学与精准医疗导航</div>{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"|-! style="width: 25%; padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff; border-right: 1px solid #fff;" | 核心技术| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[空间转录组]] • [[多组学整合]]|-! style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff; border-right: 1px solid #fff;" | 临床转化| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[精准靶向]] • [[最小残留病灶监测]] • [[药物敏感性测试]]|-! style="padding: 10px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #fff;" | 系统架构| style="padding: 10px;" | [[智慧医生辅助决策]] • [[yixue.com全息库]] • [[生物治疗共识]]|}</div>{{底部模板-前沿医疗技术}}</div>