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药物研发通常面临成本高、周期长、效率低下等挑战，其原因包括对疾病机制缺乏了解、治疗靶点有限、以及药物反应的异质性等。
单细胞测序（Single-cell RNA Sequencing, scRNA-seq）是一种在单个细胞水平上检测基因表达的高通量测序技术。相比传统转录组测序，scRNA-seq能够揭示细胞异质性、识别稀有细胞亚群、解析细胞发育、免疫微环境等精细调控机制。其核心步骤包括单细胞分离、RNA捕获、逆转录扩增、文库构建和高通量测序等，结合生物信息学分析，可构建细胞图谱并探索细胞状态与功能。
自2009年问世以来，单细胞测序已取得巨大进展，且已广泛应用于制药行业。通过将单细胞测序分析平台与复杂的计算方法相结合，推动了疾病生物学和药理学知识的逐步完善[1]。单细胞测序不仅能够鉴定新的细胞类型和亚型、追踪细胞分化轨迹、解析多细胞器官或肿瘤细胞组成等，还能够识别疾病相关分子途径，从而用于预测患者生存、评估治疗反应、解析耐药机制和提供替代治疗方案等。
PART 01
单细胞测序在药物开发领域的应用
传统的药物研发往往依赖于大规模细胞群体的分析，但这一方法难以触及细胞层面的信息。单细胞测序使研究人员能够深入探索每个细胞的基因表达谱，并揭示细胞之间的异质性。在药物开发过程中，单细胞测序可助力靶点发现、药物筛选、药效机制研究和药效响应预测等环节。
靶点发现
获得高质量的治疗新靶点是现代药物研发的关键。单细胞测序可以评估肿瘤的整体异质性和肿瘤微环境特征，从而更精准地锁定药物靶点。
Abdelfattah et al.[2]在单细胞水平上对来自人类胶质瘤样本的200,000个胶质瘤细胞、免疫细胞和基质细胞进行综合分析后，鉴定出9种骨髓细胞亚型。其中，巨噬细胞和调节性T细胞（Tregs）具有免疫抑制作用，与患者的不良预后显著相关。为了找到免疫调节的关键靶点，研究人员将注意力转移到免疫抑制性T细胞和巨噬细胞中激活的分子。他们发现，S100A4调节蛋白是由胶质母细胞瘤细胞、调节性T细胞和骨髓来源的抑制性细胞产生和分泌的，其高表达与预后变差密切相关，抑制该基因可改善预后。因此，S100A4被确认为胶质瘤的潜在治疗靶点。
此外，单细胞时间序列分析能够捕捉靶点在疾病进展中的动态变化规律，通过追踪特定细胞状态下的基因表达和蛋白修饰，可揭示靶点在肿瘤微环境中的时间依赖性。Li et al.[3]使用单细胞测序对肺腺癌基因工程小鼠模型中Tregs分布的动态变化进行纵向分析（诱导前、诱导后第5/8/12/20周分别取样）。结果显示，干扰素IFN响应性Tregs（IF_TR）在肿瘤发展早期（第5/8周）占比较高，而Klrg1 +Areg + 效应Tregs（KA_TR））在疾病晚期（疾病进展，第12/20周）占主导地位。进一步研究发现， KA_TR相关IL-33受体ST2基因在疾病进展时异常表达，删除ST2基因则改变效应Tregs的克隆演化，减轻肿瘤负担。因此，研究认为KA_TR增殖导致肿瘤进展，其中ST2在肿瘤免疫抑制中起着关键作用，可作为治疗干预的潜在靶点。
药物发现和优化
抗体药物是以抗体为核心成分的生物制剂，主要用于癌症、自身免疫疾病及器官移植抗排斥治疗，但其开发周期较长。 单细胞测序技术能够大大缩短抗体筛选时间，是加速抗体药物研发的一把利刃。新冠肺炎疫情期间，研究人员利用单细胞测序技术，从康复期患者的抗原富集 B 细胞中快速鉴定出新冠病毒中和抗体，并在动物实验中证明了该中和抗体的治疗和预防功效[4]。
此外，研究人员采用类似寻找抗体的技术，通过对单个 T细胞受体的测序（TCR测序）可以快速获得高质量的抗原特异的TCR序列，为肿瘤新抗原的开发和个性化治疗提供了新的机会。He et al.[5]通过单细胞RNA测序、TCR测序和体外新抗原刺激，对肿瘤及其邻近组织中的T细胞进行了全面表征，发现用肿瘤抗原特异性 T（Tas）TCR 改造的TCR-T细胞是一种很有前途的个体化免疫治疗药物，肿瘤内Tas细胞水平决定了对免疫治疗的反应程度。
药效机制
单细胞测序可以通过对组织内部每个细胞的转录组的解析，结合患者疾病分期、分子分型、药效学反应和副反应等，更好的阐明药物作用机制。
Zhao et al.[6]从不同处理小鼠模型中收集大脑组织进行单细胞测序，根据不同细胞类型的经典标记物，鉴定出少突胶质细胞、星形胶质细胞等不同类型细胞，并对小胶质细胞进行了亚型分析，将其分为4个细胞亚群。大脑中动脉闭塞(MCAO)小鼠小胶质细胞中的促炎小胶质细胞亚群MG3和MG4的比例增加，经活性氧响应聚芬戈莫德纳米前药（NRNs）处理后，MG3和MG4的比例下调，抗炎亚群MG2的比例增加。这些结果表明，MCAO小鼠小胶质细胞亚群出现促炎表型，加重神经炎症，而NRNs治疗可促进促炎小胶质细胞向抗炎亚群表型转化，有效抑制脑卒中后炎症反应，从而促进缺血性脑卒中后受损中枢神经系统的恢复。
药效预测与精准医疗
通过比较药物处理前后的单细胞测序数据，可以识别药物相关的差异表达基因、受激活/抑制的细胞亚群或者信号通路。结合药效学和安全性数据，单细胞测序技术有助于发现药效相关的预测指标。
Chasen et al.[7]对24例LBCL患者的CAR-T细胞注射液（Infusion Products, IP）进行了单细胞测序，结果显示，与部分缓解或疾病进展患者相比，完全缓解患者的IP中记忆性CD8+ T细胞占比高出3倍。回输第7天，cfDNA测序结果与临床反应显著相关（p=0.008）， 而耗竭性CD8+ T细胞与不良分子反应相关（q=2.8×10−149）。因此，CAR – T个性化定制IP在细胞和分子水平上存在异质性，单细胞测序技术能够解析这种差异，有助于预测和监控细胞治疗疗效和毒性，尤其是第7天的分子反应和耗竭性CD8+ T细胞基因表达可以作为CAR-T细胞疗效的早期预测指标。
免疫治疗在肿瘤治疗中占有重要地位，但乳腺癌患者的受益仍有限，因此需要筛选对免疫治疗敏感的生物标志物，扩大受益患者的群体。Sun et al.[8]采集了28例激素受体阳性、既往接受纳布紫杉醇+帕博利珠单抗联合治疗的乳腺癌外周血样本，通过单细胞测序分析79284个外周血PBMC细胞，以在外周血中筛选疗效预测靶标。结果显示，治疗有效患者中，GZMB+杀伤性CD8+ T细胞在联合治疗后显著扩增，并伴随TCR克隆快速扩增；而无效患者则表现为T细胞耗竭且治疗后TCR克隆多样性无变化。研究提示，通过单细胞转录组/TCR测序联合分析，可为开发外周血动态监测工具提供新方向。
PART 02
精翰单细胞测序平台
精翰生物依托北京寻因生物 SeekOne® DD 单细胞生成平台，构建了覆盖样本处理、建库测序与生信分析的全流程解决方案。精翰单细胞测序平台在单细胞转录组测序与免疫组库测序领域已成功支持多项申办方的临床前/临床试验项目，为药物生物标志物探索提供有力支持。
➢ 样本预处理：专业团队优化组织解离、细胞分选技术，可实现单细胞的高效捕获；单样本一次可处理500-20000个细胞； ➢ 建库测序：依托 SeekOne® DD 平台完成单细胞包裹与 cDNA 扩增，搭配 Illumina/Hiseq 高通量测序仪或者华大DNBSEQ-T7测序平台，实现单细胞转录组及免疫组库的双维度解析； ➢ 生信分析：自主研发数据分析 pipeline，同时处理单细胞转录组测序（scRNA-seq）与单细胞免疫组库测序（scTCR/BCR-seq）数据，涵盖数据质控与批次效应校正、细胞聚类与细胞类型人工注释、轨迹推断、免疫受体克隆型鉴定与克隆多样性分析、转录组-免疫组库联合挖掘等 核心分析模块； ➢ 报告交付：提供个性化定制报告，含 UMAP 细胞分群图、细胞比例变化图、拟时序分化树、RNA流、免疫细胞亚型分析、免疫克隆型热图、V(D)J Circos 图等专业图表，支持个性化结果解读。
PART 03
选择精翰生物的四大理由
参考文献：
[1] Van de Sande B, Lee JS, Mutasa-Gottgens E, et al. Applications of single-cell RNA sequencing in drug discovery and development. Nat Rev Drug Discov. 2023;22(6):496-520. doi:10.1038/s41573-023-00688-4
[2] Abdelfattah N, Kumar P, Wang C, et al. Single-cell analysis of human glioma and immune cells identifies S100A4 as an immunotherapy target. Nat Commun. 2022;13(1). doi:10.1038/s41467-022-28372-y
[3] Li A, Herbst RH, Canner D, et al. IL-33 Signaling Alters Regulatory T Cell Diversity in Support of Tumor Development. Cell Rep. 2019;29(10):2998-3008.e8. doi:10.1016/j.celrep.2019.10.120
[4] 李倩, 韦薇. 单细胞测序技术在药物开发过程中的应用. 中国新药杂志. 2023;32(2):154-158.
[5] He J, Xiong X, Yang H, et al. Defined tumor antigen-specific T cells potentiate personalized TCR-T cell therapy and prediction of immunotherapy response. Cell Res. 2022;32(6):530-542. doi:10.1038/s41422-022-00627-9
[6] Zhao Y, Li Q, Niu J, et al. Neutrophil Membrane-Camouflaged Polyprodrug Nanomedicine for Inflammation Suppression in Ischemic Stroke Therapy. Adv Mater. 2024;36(21):e2311803. doi:10.1002/adma.202311803
[7] Chasen B, Dai E, Dang M, et al. Characteristics of anti-CD19 CAR T cell infusion products associated with efficacy and toxicity in patients with large B cell lymphomas. 2021;26(12):1878-1887. doi:10.1038/s41591-020-1061-7.Characteristics
[8] Sun X, Axelrod ML, Waks AG, et al. Dynamic single-cell systemic immune responses in immunotherapy-treated early-stage HR+ breast cancer patients. npj Breast Cancer. 2025;11(1). doi:10.1038/s41523-025-00776-1
