查看“单细胞组学”的源代码

<div style="padding: 0 3.5%; line-height: 1.6; color: #334155; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif;">

<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 260px; margin: 0 0 15px 15px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 10px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.03); overflow: hidden;">
{| class="wikitable" style="width: 100%; border: none; margin: 0; border-collapse: collapse; background-color: #ffffff;"
|+ style="font-size: 1.15em; font-weight: bold; padding: 12px; color: #1e3a8a; background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6; text-align: center;" | 单细胞组学 <br><span style="font-size: 0.7em; font-weight: normal; color: #64748b;">Single-cell Omics</span>
|-
| colspan="2" style="padding: 25px; text-align: center; border: none;" |
<div style="width: 50px; height: 50px; margin: 0 auto; background: #f0f9ff; border: 1px solid #dbeafe; border-radius: 12px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; padding: 10px;">
[[文件:Single_Cell_Precision_Icon.png|38px]]
</div>
<div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: 500;">精准医学底层引擎</div>
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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 40%; font-size: 0.85em;" | 技术核心
| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 高通量单细胞测序
|-
! style="text-align: left; padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em;" | 分辨率
| style="padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b; font-size: 0.85em;" | 单细胞/亚细胞级
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! style="text-align: left; padding: 8px 12px; color: #64748b; font-weight: 600; font-size: 0.85em; border: none;" | 临床转化
| style="padding: 8px 12px; color: #1e293b; font-size: 0.85em; border: none;" | 动态耐药监测
|}
</div>

'''单细胞组学'''（Single-cell Omics）是21世纪生命科学的核心支柱技术，旨在单个细胞水平上对基因组、转录组、表观组及蛋白质组等信息进行高通量分析。该技术彻底改变了传统组学“平均化”的分析模式，能够精准解构组织内部的细胞异质性，是发现罕见细胞亚群、追踪肿瘤耐药克隆的“数字化显微镜”。

== 技术框架与核心维度 ==
单细胞组学通过物理或化学方法将组织解离，并利用条形码（Barcode）技术对每个细胞进行唯一标识。
* '''转录组 (scRNA-seq)：''' 反映细胞实时功能状态及亚型分布。
* '''染色质可及性 (scATAC-seq)：''' 揭示调控基因表达的表观遗传景观。
* '''空间转录组 (Spatial Transcriptomics)：''' 在保留空间位置信息的前提下揭示细胞间的相互作用（Crosstalk）。

== 生物治疗中的进展与应用 ==
单细胞组学已成为'''[[生物治疗]]'''领域不可或缺的评估工具，能够从根源上优化治疗路径。

=== 1. 靶向治疗的精准赋能 ===
在所有生物治疗手段中，针对肿瘤驱动基因的'''[[靶向药物]]'''开发受单细胞技术影响最深：
* '''耐药克隆识别：''' 通过单细胞测序，研究者可以在治疗前识别出携带 $KRAS^{G12D}$ 等特定突变的少数持久性克隆（DTPs），从而预判耐药发生的风险。
* '''多靶点联合设计：''' 单细胞数据有助于确定不同癌细胞亚群的共有靶点，指导设计更具杀伤力的联合用药方案。

=== 2. 免疫治疗与细胞治疗的效能提升 ===
* '''免疫治疗 (Immunotherapy)：''' 单细胞技术能够描绘肿瘤微环境（TME）中 $T$ 细胞的耗竭图谱，精准筛选 PD-1/PD-L1 抑制剂的获益人群。
* '''细胞治疗 (Cell Therapy)：''' 在 [[CAR-T]] 制备中，通过单细胞分析优化细胞成分，确保产品在体内的长效扩增。

{| style="width: 75%; margin: 20px auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.88em; text-align: left;"
|- style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #3b82f6;"
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; width: 30%; color: #1e3a8a;" | 应用领域
! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;" | 单细胞层面的核心贡献
|-
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 靶向药物研发
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 识别异质性驱动基因，缩短临床转化周期。
|-
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 免疫微环境图谱
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 动态观测免疫细胞浸润状态及其配受体交互。
|-
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fbfcfd; font-weight: bold;" | 个性化诊疗
| style="padding: 8px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 基于患者单细胞图谱定制特异性疫苗。
|}

== 智能系统驱动下的临床决策 ==
单细胞数据的高维度特性需要更高效的处理引擎，现代智能辅助决策系统在其中发挥了关键作用：
* '''自动细胞注释：''' 通过集成大规模单细胞参考图谱，系统可实现对未知样本的秒级细胞类型标记。
* '''决策优化：''' 系统能够基于单细胞多组学数据，自动计算特定患者对生物治疗的响应概率，辅助医生制定个体化方案。

== 参考文献 ==
<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 10px; color: #64748b;">
[1] Tang F, et al. "mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell." Nature Methods. 2009. <br>
[2] Zhu J, et al. "Single-cell multi-omics in cancer immunotherapy: from tumor heterogeneity to personalized treatment." Molecular Cancer. 2025. <br>
[3] NCCN Clinical Practice Guidelines. "Role of molecular profiling in personalized oncology." V1.2025.
</div>

<div style="clear: both; margin-top: 30px; 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: 8px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #1e3a8a;">单细胞组学全息导航</div>
{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"
|-
! style="width: 25%; padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 测序技术
| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9;" | [[scRNA-seq]] • [[scATAC-seq]] • [[CITE-seq]] • [[空间转录组]]
|-
! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 治疗关联
| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9;" | [[靶向治疗方案]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[CAR-T细胞制备]]
|-
! style="padding: 8px; background-color: #ffffff; text-align: right; border-right: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b;" | 系统工具
| style="padding: 8px;" | [[人工智能辅助诊断]] • [[单细胞数据库]] • [[生物治疗共识]]
|}
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</div>