单细胞测序的飞速发展开拓了我们对细胞异质性和细胞功能的探究，使我们能在单细胞分辨率下同时整合转录组、基因组、表观遗传组、蛋白质组或空间状态等两种或多种组学信息[1]，多层次、多角度地描绘细胞间的异质性，挖掘各层组学之间的直接和潜在联系，更加全面和系统地描绘细胞的状态和命运。由于RNA是中心法则的枢纽，单细胞转录组也更加适合作为多组学联合分析的中心。
现在随着技术的发展与成熟，单细胞正在生命科学基础研究的多个领域内发挥重要作用，尤其是通过单细胞转录组探究肿瘤的异质性和肿瘤抑制因子的调控机制，加速了对肿瘤靶向治疗的研究，为精准医疗提供了新视角[2]。
单细胞转录组与常规转录组联合验证细胞类群[3]
在探究肿瘤异质性问题上，利用单细胞转录组技术的细胞层级高分辨率，可解决细胞异质性的问题，但是成本较高，测序深度较低；而Bulk-seq虽然掩盖了部分细胞表达特征，但是成本较低，技术成熟、通量高。如果将二者联合分析作为验证，比如完成scRNA-seq的特征基因筛选后，增加Bulk-seq数据做验证性联合，将有利于增加scRNA-seq的可信度，更全面地诠释肿瘤异质性。
摘要
在肿瘤研究中，肿瘤内和肿瘤间的异质性对于理解其生物学特性、转移特点和确定有效的治疗靶点至关重要。为研究胃癌在不同的器官向性转移的特点，研究人员使用单细胞转录组技术检测来自6名患者的10份新鲜人组织样品，包括原发肿瘤和邻近的非肿瘤样品以及来自不同器官或组织(肝、腹膜、卵巢、淋巴结)的6个转移，然后使用组织学分析和大量转录组数据集进行验证实验。研究人员发现了与肿瘤转移或休眠样特征相关的恶性上皮亚群，得到了淋巴结衍生的疲惫CD8+T细胞的20个基因特征，并预测且验证了淋巴结转移；探究到了胃癌临床治疗的新机会，提出PD-1在CD8+T细胞中的表达将可能预测胃癌对PD-1阻断疗法的临床反应。
本研究由浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学医学部和北京诺禾致源科技股份有限公司联合共同完成
研究思路
解决生物学问题
研究人员首次利用单细胞转录组技术深入胃癌原发肿瘤和不同器官转移肿瘤内和肿瘤间异质性的研究，定义了胃癌变化的群体结构和细胞状态，将亚群标记基因和临床结果联系起来，为准确诊断和治疗提供了支持。
通过对胃癌数据的遗传和转录异质性分析，得到了原发和转移性胃癌的体细胞突变演化和功能的信息，为探究胃癌原发肿瘤和器官特异性转移的微环境提供了思路，找到了能预测胃癌治疗临床反应的因子。
单细胞 ATAC-seq和Bulk-seq结合探究转录调控因子[4]
染色质的可及性与转录调控密切相关，在复制转录时核内DNA打开的开放染色质会允许其他调控因子与之结合，通过scATAC-seq结合转录组测序得到的基因表达变化，可以用来筛查感兴趣的特定调控因子，从表观水平上研究疾病癌症发生发展中转录水平调控机制。
摘要
肿瘤异质性是导致肺癌药物治疗耐药性的主要原因，也是肿瘤精准医疗所需解决的难题，另外关于癌症治疗反应的转录因子调控机制也是肿瘤研究的难点。研究人员针对前列腺癌肿瘤的异质性，采用scATAC-seq和转录组测序对早期治疗反应和抗性模型进行检测，鉴定出预先存在和治疗中存在的细胞亚群，认为它们在接受治疗时具有再生能力；构建出与恩扎鲁胺治疗和耐药性相关的图谱，并且认为持久性细胞的转录特征能够辅助医生对患者的治疗反应进行分类。
研究思路
解决生物学问题
本研究通过分析在单细胞水平上暴露于 ENZ 和耐药的前列腺癌细胞系中肿瘤的上皮组分中的耐药性，探索异质前列腺癌肿瘤如何响应ARSI，从而在临床模型的单细胞群中定义染色质和基因表达的变化，为靶向治疗的抗性提供了分子视角。
研究人员通过对本研究中来自分子基因分类器的转录信号的富集分析，得到了治疗持续性和预先存在的 PC 细胞的证据，以此预测原发性和晚期患者的治疗反应，为前列腺癌等临床治疗决策提供强有力的支撑信息。
目前，单细胞技术在肿瘤中的应用已经涉及肿瘤的早筛、监察、诊断以及治疗等各个阶段。未来，它在辅助研究人员研究肿瘤的内部异质性、癌细胞的克隆发展和进化、早期癌症的侵袭、癌细胞的突变率和突变类型，进而追踪癌细胞的转移和扩散、探究癌症治疗过程中癌细胞的耐药性演变、揭示肿瘤微环境等等还有巨大空间。
参考文献
[1] Method of the Year 2019: Single-cell multimodal omics. Nat Methods,2020,17: 1
[2] Lee, J., Hyeon, D.Y. & Hwang, D. Single-cell multiomics: technologies and data analysis methods. Exp Mol Med 52, 1428–1442 (2020). https://doi.org/10.1038/s12276-020-0420-2.
[3] Jiang H, Yu D, Yang P, Guo R, Kong M, Gao Y, Yu X, Lu X, Fan X. Revealing the transcriptional heterogeneity of organ-specific metastasis in human gastric cancer using single-cell RNA Sequencing. Clin Transl Med. 2022 Feb;12(2):e730. doi: 10.1002/ctm2.730. PMID: 35184420; PMCID: PMC8858624.
[4] Taavitsainen, S., Engedal, N., Cao, S. et al. Single-cell ATAC and RNA sequencing reveal pre-existing and persistent cells associated with prostate cancer relapse. Nat Commun 12, 5307 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-25624-1.
