单细胞技术在药理学研究中的应用.pdf

书书书网络出版时间：网络出版地址：综述单细胞技术在药理学研究中的应用方雯，孙洋（南京大学生命科学学院生物技术与药学系，医药生物技术国家重点实验室，江苏 南京 ）收稿日期：，修回日期：基金项 目：国 家 重 点 研 发 计 划“中 医 药 现 代 化”子 课 题（，）作者简介：方雯（），女，博士生，研究方向：单细胞多组学数据挖掘，：；孙洋（），男，博士，教授，博士生导师，研究方向：抗炎免疫药理学，通信作者，：文献标志码：文章编号：（）中国图书分类号：；摘要：单细胞多组学测序技术是指在单个细胞水平上，对基因组学、表观基因组学、转录组学和蛋白质组学等，进行高通量测序分析的一项新技术，其能够揭示单个细胞的基因结构和基因表达状态，反映细胞间的异质性，在肿瘤学、发育生物学、免疫学及神经科学等领域发挥重要作用。随着单细胞技术的飞速发展，生命科学领域已经逐步进入了单细胞生物学时代。单细胞多组学测序数据联合分析，探索复杂的生命现象的发生和调控过程，相对于评估群体的传统分析方法，这些基于单个细胞上的分析能更加全面地描述细胞特性，可极大促进科学家们对基础科学领域的研究。单细胞技术已被广泛应用于药理学领域的研究，包括促进临床诊断与个体化治疗，以及药物开发、探究肿瘤耐药机制、解析不同疾病中的微生物菌群、优化生物医学实验模型、阐明天然产物和中药活性分子作用机制、与深度学习结合预测药物响应等。该综述重点介绍单细胞技术的最新进展，举例概述单细胞技术在药理学研究中的具体应用，并就该领域存在的挑战和未来发展趋势进行展望。关键词：单细胞多组学；单细胞测序；单细胞技术；单细胞药理学；精准治疗；药物开发开放科学（资源服务）标识码（）：单细胞多组学技术可同时测量单个细胞内的多种模式，包括来自基因组学、表观基因组学、转录组学和蛋白质组学的特征（）。众所周知，相同或不同组织、器官、系统中的细胞均存在异质性，这不仅体现在形态结构上，由于细胞的命运由遗传物质决定，其本质差异更体现在基因组、转录组、表观组等层面。传统的测序，是对整个样本进行测序，实际上得到的是大量细胞中信号的均值，丢失了细胞异质性的信息。单细胞技术在近年来得到了飞速发展，已成为生物医学领域的一个热门话题，其在药理学中的应用也日益受到重视。单细胞技术可以帮助我们更深入地了解细胞内生物学过程，以及药物如何影响细胞功能。传统的药理学研究方法主要依赖于细胞系或动物模型，但这些方法存在一些局限性，例如细胞系往往不能完全反映细胞内复杂的生物学过程，动物模型可能存在与人类不同的生理学特征。单细胞技术可以克服这些局限性，通过对单个细胞进行细致的分析来揭示药物对细胞的影响。本综述首先介绍单细胞技术的基本原理和方法，其次对该技术在促进临床诊断与个体化治疗，以及药物开发、探究肿瘤耐药机制、解析不同疾病中的微生物菌群、优化生物医学实验模型、阐明天然产物和中药活性分子作用机制、与深度学习结合预测药物响应等方面的应用进行概述，最后对单细胞技术在药理学研究中存在的挑战和未来发展趋势进行展望。单细胞多组学技术体系概述 单细胞多组学测序技术的发展 年，北京大学的汤富酬教授等 发表了全球首篇单细胞转录组测序（，）的文章，引起了业界的广泛关注。在此之前，研究者们只能通过显微镜成像或流式细胞中国药理学通报 ；（）：技术进行细胞水平的研究。然而，通过显微镜观察或 染色、免疫组化、免疫荧光等技术观察到的细胞数量有限，一般只有几个到几十个，并且观察到的靶点数量也较低。随着研究的深入，出现了基于 标签的单细胞识别技术，以及 、等基于微滴或微孔的新型单细胞分离技术，这使得分离和捕获单个细胞的成本大大降低，已经进入了高通量时代 。技术快速发展的同时，也带动了单细胞多组学技术的快速发展。单细胞多组学是指在同一细胞内同时检测两种或多种组学，例如单细胞转录组和单细胞染色质可及性组学联合检测。目前，单细胞多组学技术已包括了转录组、基因组、表观组、免疫组、蛋白组等多种组学，为单细胞水平的研究提供了更全面、更细致、更完整的分析方案 。特别地，“单细胞技术”被 评为 年年度技术，“单细胞转录组技术”被 评为 年年度突破技术，“单细胞多组学技术”和“空间转录组技术”先后在 年和 年被 评为年度技术方法。单细胞多组学策略已成为科学研究的热点，其促进了肿瘤学、发育生物学、微生物学、免疫学及神经科学等的发展，并成为生命科学研究的焦点。单细胞转录组学 是指对单个细胞的转录组进行测序，获得在单个细胞水平上的基因表达情况。传统的普通转录组测序只能得到样本中基因的平均表达量，但在体内存在很多不同的细胞类型，它们的基因表达模式是不同的。特别地，即使在类似的细胞类型中，基因的表达也是具有异质性的。这种表达差异反映了细胞类型成分的差异，也表现了细胞命运的决定，让我们可以更精确地了解生物过程。技术在不断发展，测序平台也层出不穷，其中 、及 是目前最常见的 种单细胞测序平台。是一种基于液滴的 技术，将微流控技术和分子条形码相结合，能够对成千上万的单细胞进行 测序。是在全转录组范围进行 的方法，具有测序深度高，但细胞捕获量少的特点，一次性最多可分选 个细胞。是一种基于蜂巢微孔板沉降原理，将样品分离成单个细胞，再加入磁珠进行捕获、测序的系统。基于第三代测序平台的 ，也是近年来发展迅速的技术之一，主要有使用 的 测序技术和使用 的 测序技术。第三代测序平台相较于第二代测序平台具有更长的读长和更高的准确性，不但可以避免第二代测序平台中存在的错配和缺失等问题，还可以获得更全面的 信息，包括 修饰和外显子剪接等信息 。此外，中国科学院陈万泽研究员等 与合作者开发了活细胞转录组测序技术（），首次实现了单细胞进行转录组测序后依然能够保持细胞存活，该技术兼具全基因表达分辨率和动态解析能力，可以对单细胞转录组直接动态测量、偶联细胞现有状态及其后续表型。随着单细胞转录组技术的不断发展和普及，越来越多的科研人员开始关注如何对 数据进行有效分析。因此，数据分析工具的增长十分迅速，目前已超过 多个工具用于数据分析，提供的功能也几乎涵盖了 数据分析的各个方面。常规的单细胞数据分析的步骤，包括将测序文件转换成基因表达矩阵文件、数据的质量控制、标准化、去除批次效应、特征选择和降维聚类，以及在细胞或基因层面的下游分析（细胞轨迹推断、基因调控网络构建等）。随着数据量的不断增加和分析方法的不断完善，技术的应用前景将更加广阔，进一步在单个细胞水平加深我们对生命和疾病的认识。单细胞基因组学单细胞基因组学（）是一种新兴的生物技术，它可以通过对单个细胞中的基因序列进行定量，研究单细胞中的基因配置和变异，可用于识别和研究与疾病、细胞分化相关的编码区域内的结构变异，有利于更好地解释所得变异结构之间的关联和致病机制。早期的单细胞基因组学主要采用单细胞 技术，通过扩增单个细胞的基因组 以获取基因组信息。然而，该方法存在 偏差和低覆盖度等问题，限制了其应用范围。随着测序技术的进步，出现了多种单细胞基因组测序技术，例如单细胞全基因组测序（，）和单细胞外显子测序（，）等，其中 对编码突变的检测更有用。已被应用于拷贝数变异（，）和单核苷酸变异（，）的筛选，对 和非编码序列的检测尤为强大。主要用于编码序列的 分析，但也可用于 检测，不过效率较低 。近年来，大多数癌症的单细胞研究采用 或 来检测特定的 、和结构变异（，），这为我们提供了驱动突变、生物标志物，以及癌症发生和转移的详细途径和机制的深入认识。例如，该技术在肿瘤诊断中能够更准确地分析个体肿瘤细胞的遗传变异，提高个体化治疗的效果。等 利用单细胞全外显子测序技术，揭示了结直肠癌肝转移患者罕见突变，并定义了原发和转移性肿瘤细胞克隆的不同基因组概况。总体而言，单细胞基因组学的发展为生命科学研究提供了重要的工具和方法，使我们能够更深入地了解单个细胞的遗传异质性和多样性，为个体化医疗和精准医学提供了一个理想化的基准。单细胞表观基因组学单细胞表观基因组学（）是一种用于研究基因组结构及表观遗传因素的高通量测序技术。细胞类型特异性基因在发育或疾病中的表达模式和动态是由顺式调控元件（，）控制的，如启动子、增强子等 。这些 的不同类型可通过它们的表观基因组特征进行表征，包括 甲基化、染色质可及性、组蛋白修饰及局部染色质的构象。利用单细胞表观基因组学和多组学技术，对人类基因组中的 进行编目，可以更深入地探究细胞类型特异性基因调控程序及其在发育过程中的变化，以响应环境线索并揭中国药理学通报 ；（）示疾病的发病机制。近几年，染色质可及性、核小体定位、甲基化、组蛋白修饰、增强子 启动子互作等均有相应的单细胞技术问世 。对于染色质可及性检测，利用核酸酶 或者转座酶 识别切割开放染色质区域的 ，进而利用微量 进行建库测序，得以获取单细胞层面的染色质可及性信息，常见的测序方法为 和 。对于核小体定位检测，利用核酸酶 切割未被核小体缠绕保护的染色体 ，从而收集所有核小体缠绕的 片段进行测序，分析核小体的位置信息，常见的测序方法为 。对于 甲基化检测，利用亚硫酸盐处理或酶法对单个细胞的 进行化学修饰，然后将 进行建库测序，从而获取单个细胞中 甲基化水平的信息，常见的测序方法为 、等。对于组蛋白修饰检测，利用组蛋白修饰特异性的抗体与 、等酶偶联，特异性地切断组蛋白修饰的染色质区域，进而建库测序，获取组蛋白修饰及转录因子结合的情况，常见的测序方法为 、等。对于染色质的构象检测，利用限制性内切酶 对染色质切割后再原位连接，进而捕获染色质的三维结构，常见的测序方法为 等。基因表达中的细胞异质性不仅仅反映了转录过程中的瞬时噪音，还涉及到各种生物学过程和表观遗传因素。单细胞表观基因组测序技术能够检测到各种系统中染色质修饰和细胞异质性之间的因果关系，这些表观遗传因素包括转录因子的作用、表观修饰的变化、细胞状态的转换等。使用这些技术，我们可以更加深入地了解细胞内基因表达的调控机制，包括细胞内染色质的状态和细胞的表观遗传特征。此外，这些技术还能帮助我们研究细胞类型和发育过程中不同细胞状态之间的转换，以及细胞异质性在各种生物学过程中的因果关系。总之，单细胞表观基因组测序技术是研究细胞异质性背后机制的有力工具，有望为未来的生物学研究和医学应用提供更深入的见解。单细胞蛋白质组学单细胞蛋白质组学（）是一种专门研究单个细胞中蛋白质组成、结构及功能关系的方法，其可用于比较不同细胞类型间蛋白质异质性，帮助我们研究细胞信号转导、表观遗传变化及疾病谱系。目前，单细胞蛋白质组学的主要方法包括质谱法、流式细胞术、高通量成像技术等，但在蛋白质组学中，高通量单细胞方法尚未出现。随着单细胞分析技术的进步，单细胞蛋白质组学也得到了迅速发展。大规模的单细胞蛋白质组分析为了解健康和疾病中细胞异质性提供了前所未有的洞察力。年，哥本哈根大学的 等 利用基于质谱的单细胞蛋白质组学技术，运用原发性白血病模型系统，在单个细胞中定量了约 个蛋白质，并深入研究了白血病疾病进展中的细胞异质性。传统的单细胞实验通常会牺牲细胞在组织中的位置信息，然而细胞在组织中的位置是非常重要的。已有研究将空间维度信息加入到蛋白质组学研究中，揭示了蛋白质组的空间异质性，显示了“空间蛋白质组学”的巨大潜力。西北太平洋国家实验室的 等 将微量样本处理技术 、激光显微切割技术与质谱技术结合起来，在准备进行胚胎植入的小鼠子宫组织切片上，以 的空间分辨率定量了 多种蛋白质的细胞类型特异性图像。长期以来，转录组学一直在揭示单个细胞的基因表达谱，以推导其完整蛋白质组成。然而，随着空间单细胞蛋白组学技术的发展，使得我们能够对单个细胞的发展过程进行更全面、深入的理解，从而使单细胞研究的发展进入到一个更加完整的循环。空间转录组学转录组技术的发展可以分为 个重要的阶段。第一阶段是针对大量混合细胞进行转录组测序，该方法可以获得大量细胞的基因平均表达水平，但无法分辨不同细胞内特定基因的表达情况。第二阶段是 ，该技术可以精确地描绘单个细胞的基因表达情况，这已经在揭示细胞异质性等方面展现出了优势。但是，这种方法需要对组织进行酶解，以获得单个细胞的悬液，因此丢失了细胞的位置信息。第三阶段是空间转录组测序（，），它可以同时获取细胞的位置信息和基因表达数据，而无需制备细胞悬液。这为进一步深入研究组织内原位细胞的真实基因表达，并为组织的空间细胞图谱构建、功能和发育过程的谱系追踪、疾病病理学等多个领域提供了重要的研究手段。目前的 技术主要分为两类：基于测序的 是指在组织切片上进行空间定位，通过分离组织切片上的 并进行高通量测序，来确定每个 的空间位置信息，常见的方法包括 、等；基于成像的 是一种通过光学显微镜来确定 分子在组织切片中位置的方法，通常使用荧光染色技术标记 分子，然后使用高分辨率显微镜图像来确定它们在组织中的位置，常见的技术包括 、等。虽然空间转录组测序可以同时获得细胞的空间位置信息和基因表达数据，但目前还达不到单细胞精度，因此，一般会使用单细胞转录组和空间转录组相结合的方法来研究。主要包括两种方式：第一种是利用反卷积的方法，推断 个特定 的细胞亚型比例，或对 个特定的空间转录组 进行评 分，以 确 定 它 与 单 个 细 胞 亚 型 的 对 应 程 度，如 、等；第二种是通过映射的方法，以单细胞分辨率创建空间分辨率的细胞类型映射，如 、等。空间转录组学将转录组信息与组织结构相结合，揭示不同细胞类型、组织或器官之间的转录组差异，以帮助从空间水平更深入地理解生物学过程和相关疾病的发生发展机制。单细胞技术在药理学研究中的应用现状单细胞多组学技术在药理学研究中应用广泛，如 所示，包括临床诊断与个体化治疗、药物开发、肿瘤耐药机制研究、微生物菌群解析、实验模型优化、活性分子作用机制探索以及药物响应预测等。中国药理学通报 ；（）单细胞技术在临床诊断与个性化治疗以及药物开发方面的应用单细胞技术在临床领域具有广泛应用。首先，该技术可用于识别不同类型的癌细胞或诊断其他疾病。其次，单细胞测序可以帮助研究肿瘤的免疫环境，发现不同类型的免疫细胞及其在肿瘤发展中的作用，以及如何操纵免疫细胞来治疗癌症。此外，该技术还可用于药物研发，包括筛选治疗某些疾病的新药物，或者开发针对个体的个性化治疗方法。最后，单细胞技术可以用于研究基因治疗的有效性和安全性，包括设计适当的基因载体、确定目标细胞类型和监测基因编辑效果等方面 。在药物开发中，筛选药物是至关重要的，但是需要耗费大量的工作量和时间。细胞分子水平如基因表达分析可以反映药物的作用机制，提供筛选新药的最原始数据。利用基因表达的高通量测序技术可以筛选出大量的靶标药物，从而大大提高药物筛选的效率，促进新药的快速研制。其次，药物开发中药物剂量要根据不同患者基因组信息和个体化情况，进行个体化选择，从而可以避免药物治疗过程中产生的不良反应。单细胞技术可以帮助鉴定个体基因组中的特异性基因表达差异，以此来指导药物的剂量选择。药物开发过程中还需要进行毒性评估，单细胞测序可以分析药物在单个细胞水平的作用，帮助评估药物的毒性和安全性。了解药物的作用机制在药物开发过程中也不可忽视，单细胞技术可以分析药物对单个细胞中特定基因的影响，进一步研究药物的作用机制，这对药物开发和治疗机制的理解有很大帮助。例如，等 以慢性髓系白血病 细胞为研究对象，探究了 种药物处理时间和 种药物处理下的单细胞测序结果，该研究发现药物的差异表达基因和单细胞水平的靶特异性基因表达信号，这些实验结果为临床药物选择提供了依据。总之，单细胞技术可以帮助研究者深入了解单个细胞的遗传变异、表达水平和功能，从而更好地理解疾病发生的机制、个体差异和药物作用，进而为个性化医疗和精准药物研发提供支持和指导。单细胞技术在肿瘤耐药机制研究中的典型应用恶性肿瘤是一种极具危害性的全球性疾病。尽管由于抗肿瘤药物的不断发现及化疗方案的不断优化，恶性肿瘤治愈率有所提高，但肿瘤细胞耐药性仍是难以逾越的一大阻碍，恶性肿瘤异质性使研究更加困难。近年来，研究人员利用单细胞技术深入探究肿瘤耐药机制，从而探索开发个体化联合疗法，以绕过耐药机制。等 利用 技术，追踪暴露于不同表皮生长因子受体（，）抑制剂靶向治疗后有反应和耐药的细胞，发现抑制剂结合的 引起的内质网应激对于实现完全疗效至关重要。等 利用 技术，鉴定了多发性骨髓瘤复发患者的硼替佐米耐药途径和治疗靶点。等 运用单细胞蛋白质组学和单细胞代谢组学技术，揭示黑色素瘤细胞早期在药物反应和药物耐受两种状态之间变化的轨迹，并发现细胞在两种状态之间存在两条完全不同的途径。单细胞技术使我们能够追踪肿瘤细胞起源、比较肿瘤细胞对不同治疗方案的即时反应，从而大大加速肿瘤药物反应和肿瘤耐药性的研究。此技术可获得大量的致病基因和可药用基因组靶标，从多个角度丰富了靶点容量，并且可以更加精准地缩小靶点范围。单细胞技术在肿瘤微生物研究中的典型应用微生物是指包括细菌、病毒、真菌，以及一些小型的原生生物、显微藻类等在内的一大类生物群体。它个体微小，与人类关系密切，对人类最重要的影响之一是导致传染病的流行，在人类疾病中有将近一半是由病毒引起。微生物导致人类疾病的历史，也就是人类与之不断斗争的历史。在疾病的预防和治疗方面，人类取得了长足进展，但是新现和再现的微生物感染还是不断发生，如多种病毒性疾病一直缺乏有效的治疗药物，一些疾病的致病机制并不清楚。利用单细胞多组学技术可以解析不同疾病中的微生物菌群，继而可以通过调控微生物菌群的组成，改善对于肿瘤患者的治疗效果 。微生物可以在多种类型的癌症中被检测到，但是它们影响人类肿瘤发生或抗肿瘤反应的背景尚不清楚。利用单细胞多组学技术剖析不同肿瘤疾病中病原微生物的组成，可以为临床改善患者的治疗方案提供理想化的基准。同时，研究病原微生物与宿主细胞之间的相互作用，挖掘病原微生物在癌症中的致病机制，继而可以揭示肿瘤相关的微生物 可能作为疾病诊断或预后的生物标志物。目前，在胰腺癌方面，已有研究表明，在胰腺癌中发现了与体细胞相关的细菌，它在非恶性组织中几乎没有 。这些细菌主要与肿瘤细胞相配对，并且与细胞类型特异性基因的表达和通路活性相关，这些通路涉及细胞运动、免疫信号等。细胞相关细菌的特征可以预测临床预后，调节肿瘤的发生，对临床治疗具有指导意义。在乳腺癌、肠道和肺部肿瘤中也已有相关文献对此进行了研究 。单细胞技术在生物医学实验模型中的应用 动物模型单细胞技术可以用于药物研发中的各个中国药理学通报 ；（）环节。目前，研发抗肿瘤药物的一个关键方式是使用临床前动物模型，虽然许多重要的发现都是通过临床前动物模型实现的，但是这些动物模型往往都是高度可变的，并且时常不能准确地概括肿瘤患者的反应。使用临床前动物模型的主要挑战是人和小鼠免疫系统之间可能存在差异，因此将人类和小鼠的种群结构联系起来至关重要，单细胞测序的发展为筛选更为合适的动物模型提供了机会。等 使用 对非小细胞肺癌患者和模型小鼠肺中的髓系细胞进行分析，发现单核细胞和树突细胞亚型在物种间是保守的，但巨噬细胞亚群在人类和小鼠之间存在种间异质性。等 使用 和 技术绘制了食蟹猴的单细胞转录调控图谱，该研究系统评估了食蟹猴等非人灵长类动物模型与人类的细胞组成差异、器官异质性和基因表达时空特异性，将为深入理解与人类生命活动相关的生理功能、药物反应、疾病防治等提供重要理论依据。因此，利用单细胞技术可以获得不同动物模型的细胞图谱，并将之与患者图谱进行比较，找出与患者肿瘤微环境特征相似的动物模型，从而用于正在开发的特定药物临床前研究。类器官随着科学研究的不断发展，动物模型已经不能满足研究的需求，因此基于 体外细胞培养系统的类器官模型应运而生。类器官是一种与体内组织或器官高度相似的模型，可以广泛应用于发育生物学、基因研究、疾病模拟、药物筛选等方面。此外，类器官也被认为是一种潜在的移植器官来源，为临床医学提供了新的可能性 。为了充分发挥人体类器官的潜力，需要克服一些关键的挑战。其中，最主要的是需要更好地表征和验证类器官作为人类生物学模型的准确性。为此，需要进行信息丰富的高通量分析，定义细胞组成、分化、状态和对刺激的反应等质量标准。在解决这些问题方面，单细胞测序和空间分析发挥着关键作用。类器官及其发育的综合分子图谱以前所未有的细节，揭示出细胞特定状态和转录调控程序，并与人体内相应的组织进行比较，为评估类器官提供了强有力的手段。单细胞多组学技术可以深入了解类器官中各种细胞类型之间的差异和相互作用，优化类器官的构建和功能。同时，它还可以用于研究类器官中细胞的动态变化过程，优化药物设计，研究疾病模型，为类器官的发展和应用提供更深入、全面的信息。单细胞技术在阐明天然产物和中药活性分子作用机制中的应用天然产物的创新药物研发离不开对其靶点和作用机制的研究，而中药药效物质基础和作用靶点的不明确，是制约中药现代化和国际化的重要因素。因此，利用现代科学技术研究中药主要活性成分的作用靶点和分子机制，以及在分子层面探究药用植物活性成分与靶点的作用关系，对于推动中药现代化的研究具有关键作用。单细胞技术在天然产物和中药活性分子作用机制中的应用越来越广泛。例如，等 运用 和 技术，发现中药黄芪中的活性成分环黄芪醇可直接靶向组织蛋白酶 ，减少肿瘤细胞上 的降解，从而增强 细胞介导的抗肿瘤免疫，揭示了黄芪“扶正抗癌”的科学内涵。等 利用 技术，深入诠释了丹参酮 治疗心肌梗死的具体机制。等 利用 技术和药理学验证，揭示了诗碧曼精华液可通过激活成纤维细胞生长因子途径，促进毛发再生的机制。等 阐述了单细胞多组学技术与靶标垂钓相结合的策略，在天然产物活性分子作用机制研究中的广阔应用前景。中国中医科学院王继刚教授课题组对单细胞技术在中药药理中的研究模式，以及在促进中药现代化中的应用前景进行了阐述 。总体来说，单细胞技术在寻找药效物质基础、构建作用网络、揭示整合调节机制等方面，具有巨大的应用潜力，为中医药现代化研究带来了新的机遇。利用单细胞技术和深度学习预测药物响应单细胞技术和深度学习在药物响应预测领域有着广泛的应用，单细胞技术允许对单个细胞进行深入的解析，这对研究药物对细胞的影响是非常重要的。通过对单个细胞的测量，可以更精确地识别药物与细胞之间的相互作用，并评估药物的效果。深度学习技术则可以对大量的单细胞数据进行分析，以预测药物对细胞的影响。深度学习模型可以学习从单细胞数据中提取的特征，并使用这些特征预测药物对细胞的影响。在实践中，单细胞技术和深度学习技术的结合可以帮助研究人员快速评估药物的效果，并且有助于开发更有效的药物 。在预测肿瘤细胞对药物的敏感性方面，单细胞技术可以提供大量的单细胞数据，以提高预测药物敏感性的准确性；在预测药物的副作用方面，通过分析单细胞数据，研究人员可以更深入地了解药物诱发副作用的分子机制，并根据这些机制开发预测模型，为预测药物诱发的副作用提供一个更精确的方法；在预测药物的药效学方面，单细胞技术可以提供关于单个细胞内药物作用的详细信息，包括药物的细胞内摄取、代谢、效应等，这些信息对于评估药物的药效学至关重要，根据单细胞技术和深度学习的结合，可以识别药物对细胞内哪些生物学过程产生影响，从而更准确地预测药物的作用效果。异质肿瘤亚群的基因组和转录组谱中存在变异性，这为开发有效的癌症治疗药物和治疗方案带来了巨大挑战。不同患者对于相同的药物和治疗方案会表现出不同的反应，这导致癌症治愈率低、复发率高。此外，无法在体内进行实验性测试来验证药物反应，因此通过计算机方法来准确有效地评估药物反应至关重要。通过结合单细胞技术和深度学习模型，科学家可以快速预测新疗法的潜在药物靶点，模拟数百万的药物反应，并且探索现有药物的新用途，以实现老药新用。不足与展望单细胞技术在药理学研究中已经取得了很大的成功，但是仍存在一些局限性和挑战。首先，在单细胞技术的准确性方面，单细胞测序数据具有稀疏性和缺失的问题，细致刻画细胞的异质性要求尽可能获取单细胞的所有信息，因此，有中国药理学通报 ；（）必要通过新的算法或者新的建库测序策略解决此问题。其次，由于不同单细胞之间的异质性，单细胞数据也易受到批次效应和技术差异的影响，需要进行有效的数据标准化和校正。此外，单细胞测序的数据分析也面临一定的挑战。单细胞数据通常是高维度、复杂的数据集，需要进行有效的数据分析和解释，以提取有意义的信息。并且数据的可视化也有待于进一步挖掘，需要开发新的数据可视化和呈现的方法，以便研究人员更形象地理解和利用单细胞数据。最后，在单细胞层面多组学诸如表观组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学，与细胞表型异质性的相互调控动态尚不完全清晰，解析细胞异质性的机制，需要继续开发全新的多组学技术。虽然单细胞技术在生命科学研究中具有巨大的潜力和应用前景，但是仍需面对一些技术和方法上的挑战和局限性。随着技术和方法的不断创新和发展，相信这些问题会逐渐得到解决，并为单细胞技术在药理学研究中的应用提供更广阔的空间和机会。参考文献：，（）：，：，（）：，（）：，（）：，：，（）：，（）：，（）：，：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，：，（）：，（）：，（）：，：，：，（）：陈嘉軻，郭秋岩，徐承超，王继刚中药现代化研究的崭新模式：单细胞药理学 药学学报，（）：（下转第 页）中国药理学通报 ；（），（，）：，“”，：；（上接第 页），：，（）：，（）：，（，）：，：；中国药理学通报 ；（）