单细胞测序在肺部疾病中的分析以及应用

Sat, 28 Feb 2026 00:00:00 +0800

序言

单细胞测序在了解免疫细胞在疾病中的作用起了一定的作用，使研究者能够以前所未有的分辨率研究基因表达图谱，这一潜力吸引着更多科研工作者应用单细胞分析技术解决研究问题。随着可用的分析工具越来越多，如何组合成一个最新最好的数据分析流程也越来越难。与传统批量测序（Bulk Sequencing）相比，单细胞测序突破了"细胞群体平均化"的局限，能够揭示细胞异质性、识别稀有细胞亚群，并重建细胞发育轨迹。

核心技术平台包括:
scRNA-seq（单细胞转录组测序）：最广泛应用的技术，通过捕获单个细胞的mRNA进行测序，分析基因表达谱;
scATAC-seq（单细胞染色质可及性测序）：研究染色质开放区域，揭示表观遗传调控；
scDNA-seq（单细胞基因组测序）：检测单个细胞的基因组变异；
CITE-seq / REAP-seq：同时检测转录组和表面蛋白表达；
空间转录组（Spatial Transcriptomics）：保留空间位置信息的转录组分析；

单细胞测序的生物学意义以下几点:
细胞异质性解析：识别传统方法无法区分的细胞亚型；
发育轨迹重建：通过拟时序分析推断细胞分化路径；
细胞互作网络：配体-受体分析揭示细胞间通讯；
疾病微环境刻画：精准描绘肿瘤微环境或炎症微环境的细胞组成；

背景知识

肺癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。单细胞测序技术为理解肺癌的肿瘤异质性、免疫微环境及治疗耐药机制提供了前所未有的分辨率。

主要发现包括：
肿瘤异质性：识别出多种恶性细胞亚群，如肺腺癌中的AT2-like、Club-like和基底样细胞状态；
免疫微环境：详细刻画肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的组成，包括耗竭性T细胞、调节性T细胞（Tregs）、肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）等；
治疗耐药：发现耐药相关的细胞状态转换，如肺腺癌向小细胞肺癌的转分化现象；
转移机制：追踪循环肿瘤细胞（CTCs）的分子特征；

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