编者按：

过去十年里，单细胞测序技术的快速发展极大地加速了生物医学领域的相关研究，帮助科研人员克服了生物样本内异质性等重大挑战，一系列的单细胞转录组图谱等也由此诞生。然而，想要利用单细胞测序为我们带来真正的个性化治疗，实现精准医学，还需要克服并解决许多挑战。

今天，我们共同关注单细胞测序技术。希望本文能够为相关的产业人士和诸位读者带来一些启发和帮助。

用来确定个体独特遗传密码的二代测序技术为我们带来了个性化治疗。单细胞测序是使精准医疗更加精准的下一步。

我们体内的每个细胞都是独一无二的。即使在基因上完全相同的细胞对某种治疗的反应也会有所不同。有了二代测序，科学家们可以研究一个群体中的细胞整体是如何表现的。然而，这可能会导致错误的结论。

Celsius Therapeutics 是一家利用机器学习开发精准疗法的公司，其首席执行官 Christoph Lengauer 说：“这就像人口调查一样，告诉我们每个美国家庭平均有 1.2 个孩子。那是没用、没有帮助的。没有一个家庭有 1.2 个孩子。” 

Lengauer 说：“相比之下，单细胞测序可以显示哪个家庭有 6 个孩子，哪个家庭只有 1 个孩子和 1 条狗。它的量级更精细。”

近年来，可用于进行单细胞测序的技术发生了转变。跨国公司 Fluidigm 过去占据了大部分市场，其产品涵盖整个工作流程，但现在该市场涌入了多家规模相对较小的公司。

最前沿的是美国的 10X 基因组公司。它的测序平台可以分离大量的细胞，并以高分辨率进行分析。该公司还在开发一种技术来研究细胞在 3D 中的定位，这可以用来观察肿瘤如何生长和扩张。

另一个竞争者是 Bio-Rad 和 Illumina 这两大巨头的联盟，他们开发了一种简化整个工作流程的单细胞测序解决方案。

从加州大学旧金山分校（University Of California San Francisco）衍生出来的 Mission Bio 公司正在销售一种针对临床应用的单细胞测序平台，其单价比其他竞争对手更低。

单细胞测序的使用过去被限制在一个狭窄的圈子内。然而，在过去的几年里，诸如巴黎居里研究所（Institute Curie）之类的学术机构已经开始向研究人员提供单细胞测序服务。

最近，几家公司已经开始使用最初在学术界开发的单细胞测序技术来识别新的生物标记物和药物靶标。所有人似乎都有一个共同的目标，那就是个性化医疗。

对大多数由基因或表观遗传突变引起的疾病的研究可能受益于单细胞测序技术。也有发表的研究将这项技术应用于微生物学、神经学、免疫学、消化系统和泌尿系统疾病。

其中，肿瘤学可能是最有前途，也是最成熟的应用领域。以前，对肿瘤活检细胞的大量分析只能提供主要细胞类型的信息。相比之下，单细胞测序可以提供有关其他肿瘤细胞的信息，这些肿瘤细胞可能对治疗产生抗药性，并可能在以后导致复发。

该技术非常灵敏，能够从有限数量的样本材料中检测出罕见的细胞类型。与从血液样本中分离循环肿瘤细胞的技术相结合，单细胞测序也可以用于在个性化药物试验中选择具有特定遗传或细胞特征的患者。

总部位于美国的 IsoPlexis 是为数不多的拥有前沿项目的公司之一，该公司将单细胞测序应用于蛋白质组学研究，以研究蛋白质表达在癌症中的作用。

该公司正在开发一项技术，以测量已经准备好识别和攻击肿瘤的免疫细胞分泌的十几种分子的水平。这一技术已被用来预测血癌患者对 CAR-T 细胞治疗的反应。该公司声称，它也可以应用于接受检查点抑制剂免疫疗法治疗的癌症患者。

单细胞测序也可以与 CRISPR 基因编辑技术结合，对基因修饰如何影响细胞行为进行详细的大规模研究。奥地利公司 Aelian Biotechnology 正在结合这两种技术，以单细胞分辨率研究基因功能，为下一代 CRISPR 筛选建立一个新的范例。这种方法具有广泛的应用，包括识别新的药物靶点或研究未知的药物作用机制。

在新冠肺炎大流行之后，单细胞测序也被广泛用于研究免疫细胞对新冠肺炎的反应。例如，这项技术可以帮助揭示是什么让一些人的免疫系统对病毒做出更好的反应，从而导致症状较轻。

然而，无论是对于研究还是临床诊断，单细胞测序仍然具有挑战性，远未被常规使用。其中一个主要原因是单细胞收集是棘手的，因为使用的样本材料数量很少，但分析仍然需要足够的细胞数量以确保所有细胞类型都能得到标示。

目前完成一项实验所需的时间是另一个主要问题。开发单细胞测序技术的公司需要致力于创建简化和优化的工作流程，以解决这些问题。

尽管实验室越来越多地使用单细胞测序的实验方法，但处理数据分析仍然具有挑战性。目前，关于如何定义质控标准、去除技术伪像和解释结果的指导方针有限。而且，随着实验规模的扩大，数据分析的负担也随之增加。

巴黎居里研究所（Institut Curie）的 Andrei Zinovyev 领导了一个专注于单细胞数据分析的机器学习项目。他说：“单细胞数据需要对单个肿瘤的数百万个数据点进行分析。”

有很多由学者开发的软件工具，大部分都是开源的。然而，它们的使用仅限于一小部分研究人员，只有这些研究人员可以将先进的生物信息学和统计技能与所研究的生物系统的知识成功地结合在一起。

10X 基因组和 Fluidigm 等公司也提供软件工具，但这一领域仍处于起步阶段，黄金标准工具尚未开发出来。

为了使单细胞分析传播到更广泛的领域，需要便于使用的分析工具。在这一领域，瑞士初创企业 Scailyte 正在开发一种基于人工智能（AI）的解决方案，以从单细胞数据中发现生物标志物，并在短短几个小时内分析复杂的数据集。

美国初创公司 Cellarity 也在这一领域开展工作，力求将单细胞测序与人工智能和 CRISPR 基因编辑相结合。

单细胞测序的使用受到限制部分原因是其成本较高。所需的大多数仪器和试剂都很昂贵。例如，对于那些希望将单细胞测序纳入实验室的人来说，10X 基因组公司出售的仪器价格约为 70000 欧元（54 万左右人民币）。一次常规的操作，包括细胞分离和测序，根据细胞数量的不同，每个样本的成本可能在 3000 欧元到 10000 欧元之间（2.3 万到 7.7 万人民币左右）。

由于成本较高，拥有该设备的实验室提供单细胞测序和分析服务正变得越来越流行。美国 Mission Bio 公司正在解决这一问题，旨在将运行的成本降至 1000 美元至 2000 美元（6400 元~12900 元左右）。

与任何具有巨大市场潜力的行业发生的情况一样，知识产权冲突可能会对新技术的发展产生负面影响。

早在 2015 年，Bio-Rad 就起诉 10X 基因组公司侵犯其专利，陪审团裁定它必须支付 2100 万欧元的赔偿金。此外，10X 基因组公司不能向新客户销售他们的产品，因此仅限于为“老客户”提供服务，所有过去和未来的销售都要收取 15%的版税。

几个月后，美国公司 Becton Dickinson 也起诉了 10X 基因组公司。在那之后，该公司决定制造一台全新的设备以加强其知识产权地位，并反诉 Becton Dickinson。

单细胞测序市场仍然很年轻。目前的价值约为 10 亿欧元，预计到 2027 年，市场规模有望超过 20 亿欧元。

竞争对手正以疯狂的速度创新以求领先，但要实现单细胞测序的广泛应用，还有很长的路要走。要充分释放其在研究、药物发现和诊断方面的潜力，将需要巨额投资。尽管如此，该领域仍有发展势头，一旦它解决了挑战，毫无疑问，单细胞测序将为个性化医疗的突破性创新铺平道路。

原文链接：https://www.labiotech.eu/in-depth/single-cell-sequencing/

作者｜TIMOTHÉ CYNOBER 

编译｜Orchid

审校｜617

编辑｜笑咲