Journal of Hematology & Oncology
单细胞与空间组学揭示癌症药物反应与耐药性的细胞特征
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本研究系统综述了单细胞与空间组学技术在肿瘤异质性、肿瘤微环境重编程、细胞互作、代谢调控及信号通路变化中的应用，为精准医学提供有力支持。
文献概述
本文《Application of single-cell and spatial omics in deciphering cellular hallmarks of cancer drug response and resistance》，发表于《Journal of Hematology & Oncology》杂志，回顾并总结了单细胞和空间组学技术在解析癌症药物反应与耐药性中的细胞特征方面的研究进展。文章详细讨论了肿瘤异质性、肿瘤微环境（TME）重编程、细胞间互作、代谢调节和信号通路改变等关键机制，为25种癌症提供了潜在的细胞生物标志物，助力个性化治疗策略的制定。
背景知识
癌症治疗中，耐药性是导致疾病复发、进展和高死亡率的主要障碍。尽管已有多种靶向治疗和免疫治疗药物，但患者响应率存在显著差异。单细胞和空间组学技术的出现，为在单细胞水平解析基因表达、表观调控、蛋白功能及其空间分布提供了高分辨率工具，突破了传统批量测序在细胞异质性和空间信息上的局限。这些技术在肿瘤研究中的应用，使得科学家能够更准确地识别耐药相关细胞群体、微环境互作网络及代谢重编程特征，从而为临床精准治疗提供依据。然而，如何将这些高通量数据转化为临床可用的生物标志物，仍面临标准化、多组学整合和可重复性的挑战。本文旨在系统总结单细胞与空间组学在肿瘤耐药研究中的应用，并提出未来研究方向与整合策略。
研究方法与实验
文章系统综述了单细胞转录组学、单细胞表观组学、单细胞蛋白质组学、单细胞免疫组库分析、空间转录组学、空间蛋白质组学和空间代谢组学等技术在癌症药物反应与耐药研究中的应用。通过整合多组学数据，研究者可以构建基因调控网络，解析耐药相关信号通路，并在空间维度上分析细胞间的相互作用与定位。此外，还介绍了多组学整合策略，如CITE-seq和REAP-seq，用于同步分析mRNA与蛋白表达，提升细胞亚群注释准确性。
关键结论与观点
研究意义与展望
单细胞与空间组学技术为癌症耐药机制研究提供了高分辨率的分子图谱，有助于开发个性化治疗方案。未来研究需进一步整合多组学数据，建立标准化分析流程，并推动其在临床中的转化应用，如液体活检和动态监测。此外，开发新型空间多组学技术以提高分辨率和通量，将是提升耐药预测精度的关键方向。
结语
本文系统总结了单细胞与空间组学在癌症耐药机制研究中的最新进展，强调了肿瘤异质性与微环境重编程在药物响应中的核心作用。研究者整合了25种癌症的耐药相关生物标志物，涵盖CAFs、T细胞、巨噬细胞、代谢通路和信号转导等关键因素，为精准医学提供了数据基础。此外，文章指出，单细胞与空间组学技术的结合将有助于揭示耐药动态演化路径，为临床治疗策略提供新的预测指标和干预靶点。未来，随着AI与大数据分析的引入，这些技术有望进一步优化耐药机制的解析，并加速新型治疗方案的开发。
