单细胞测测序的现况和未来

      单细胞测序技术是近年来新兴的基因检测技术，与过去常用的测序技术相比，其最大的特点在于能够在单个细胞水平上对基因组进行测序。而将此技术与癌症研究相结合，则意味着研究人员能够利用这种技术更精确地去了解癌细胞中发生的一切。
新的技术总是伴随着新的突破和新挑战，接下来，让我们盘点下近些年来单细胞测序技术带来的新发现和面临的新挑战：
一、单细胞测序技术的现状

1.细胞类型，细胞状态，以及恶性和非恶性细胞
近年来scRNA-seq研究的一个新兴主题是，恶性细胞倾向于主要按患者样本聚集在它们的表达谱中，而非恶性细胞则按细胞类型聚集在它们的表达谱中。这表明(1)肿瘤间异质性通常比任何特定类型的非恶性肿瘤细胞更大；(2)对于恶性细胞，肿瘤间异质性远大于肿瘤内异质性。利用单细胞测序可以让我们能够进一步探究肿瘤内部异质性的模式。
2.整合体与单细胞肿瘤概况
单细胞测序亦是有局限性的：（1）scna -seq只提供了细胞转录组的部分样本，与中到低表达的基因相比，更倾向于高表达的基因（2）scna -seq对样品质量非常敏感，因此不适合对保存不佳或处理不佳的临床标本进行剖面分析（3）高成本限制了对大量肿瘤进行分析的能力，而且在每个研究中通常只分析少数到几十个样本。但是通过与其他技术的结合，例如癌症基因组图谱(TCGA)，可以帮助我们更好的研究肿瘤生物学。

二、单细胞癌症分析中新出现的挑战和方向
在未来几年中，通过单细胞RNA-seq研究肿瘤的方法将进一步整合到癌症研究中，并将用于解决越来越多的关于肿瘤生物学的问题。


1.区分遗传和非遗传机制的贡献:单细胞多组学分析
scRNA-seq“多组学”方法的开发——将mRNA水平的测量与各种其他特征结合起来，如蛋白质水平、DNA甲基化、染色体可及性、克隆扩增等。
2.细胞-细胞相互作用和空间定位：空间分辨单细胞技术
细胞的状态可能高度依赖于其精确的空间位置以及与相邻细胞的相互作用。将转录体与空间信息耦合将极大地提高预测和进一步表征这种相互作用的能力，因此，正在开发许多方法来将scRNA-seq与空间信息耦合。在未来几年内，对肿瘤空间解析技术的不断改进，以及对来自不同技术的数据的集成，将极大地推进这些方向，并提高我们对细胞-细胞相互作用和空间效应的理解。
增加对作为细胞通讯中心介质的配体和受体的表达的研究，从而进一步探索肿瘤内细胞-细胞相互作用。配体-受体复合体数据库与scRNA-seq数据对肿瘤细胞亚群定义的结合，突出了潜在的细胞-细胞相互作用。肿瘤微环境的复杂性意味着这种潜在的相互作用的数量将是巨大的，有必要进行后续研究，以确定个体相互作用的重要性。
3.残留疾病和复发:利用单核分析(冷冻)
在许多癌症类型中，最初的治疗反应通常伴随着肿瘤复发，肿瘤的侵袭性和耐药性增加，突出了残留病及其演变和生长对建立复发肿瘤的意义。以前的研究比较了原发性和复发性肿瘤，揭示了耐药的各种遗传原因。未来的研究将通过scRNA-seq将这种方法扩展到比较，并提供更详细的复发性肿瘤及其与相应原发肿瘤的区别的视图。除了复发性肿瘤，scRNA-seq还提供了一种方法，可以直接描述通过治疗存活下来的罕见残留细胞，并最终作为肿瘤复发的基础。
4.肿瘤亚群:检测、功能意义和起源
肿瘤的进展是一个进化的过程，因此，只有少数细胞能够通过选择逐渐出现新的表型。。尽管当前的scRNA-seq研究是在测量有限的细胞数量(例如几十到数百个)的平台上进行的，但结合其他技术，能够在每一批中实现数量级的更多细胞(例如数千个)，而未来的技术可能会进一步将这种能力扩展到数万个沙子甚至数百万个细胞，这将有助于发现非常稀有的亚群。
最近的scRNA-seq研究揭示了肿瘤表达谱与正常发育细胞类型之间的显著相似之处，提出了关于癌症起源和癌症内部正在进行的分化过程的具体观点。通过对肿瘤、正常组织和发育过程的广泛的scRNA-seq，例如通过人类细胞图谱(HCA)计划，此类观察的数量预计在未来几年将显著增加，包括对许多以前的观察的改进。
5.独特的肿瘤表型和特殊的应答者:N = 1组的单细胞分析
治疗中的异常值是相当常见的，并且是目前面对的重要难题。通过scRNA-seq与相关技术改进(如空间剖面和多基因组技术)的结合，使肿瘤生态系统在之前的深度和广度上特征化。
总结：
肿瘤的异质性一直以来都是困扰着癌症生物学家和临床医生的重要问题。过去的研究中由于缺少准确测量肿瘤中单个细胞的方法，我们错过了许多lTH的关键方面，阻碍了我们对肿瘤生物学的理解。而单细胞测序将改变这种情况，其在人类癌症中的应用将为未来的研究铺平道路，它将成为我们手中针对癌症细胞的一把利刃，为人类健康斩破难关。
参考文献：
Suvà M L, Tirosh I. Single-Cell RNA Sequencing in Cancer: Lessons Learned and Emerging Challenges[J]. Molecular cell, 2019, 75(1): 7-12.