传统的组学技术将肿瘤组织视为一个整体进行分析，得到的是数百万个细胞的“平均信号”，从而掩盖了细胞间的巨大差异。单细胞RNA测序（scRNA-seq） 技术的出现，使我们能够以前所未有的分辨率，逐个细胞地观察肺癌的细胞构成、状态和相互作用，如同拥有了生物学上的“高倍显微镜”。

技术如何革命性揭示肺癌真相

通过将新鲜的肺癌组织解离成单个细胞悬液，捕获每个细胞的mRNA并进行建库测序，scRNA-seq可以：

· 鉴定肿瘤内的所有细胞类型：不仅能区分癌细胞、T细胞、B细胞、巨噬细胞、成纤维细胞、内皮细胞，还能进一步细分它们的亚群。例如，发现T细胞中耗竭T细胞、记忆T细胞、调节性T细胞的精确比例。

· 揭示癌细胞的异质性：在看似纯系的肿瘤中，scRNA-seq能揭示出不同癌细胞亚克隆的存在，它们具有不同的基因表达谱，有的处于增殖状态，有的处于应激状态，有的具有干细胞特征，有的则启动了上皮-间质转化（EMT）程序。

· 重构细胞演化轨迹：通过拟时间序列分析，可以推断出癌细胞从起源到分化、或从药物敏感状态到耐药状态的动态变化路径。

在肺癌研究中的关键发现

1. 描绘肿瘤微环境（TME）的精细图谱：

· 免疫细胞的多样性：发现了之前未知的免疫细胞亚型，以及它们在不同免疫治疗应答患者中的分布差异。

· 癌症相关成纤维细胞（CAFs）的异质性：scRNA-seq揭示了CAFs存在多个功能迥异的亚型，有的促进免疫抑制，有的促进血管生成，有的则抑制肿瘤生长。这解释了为何靶向CAFs的临床试验屡屡失败——因为不加选择地靶向了所有CAFs。

2. 解析治疗耐药机制：

· 克隆选择：通过对治疗前后配对样本进行scRNA-seq，可以直接观察到，治疗后哪些敏感的癌细胞克隆被清除，而哪个预先存在的、具有特定基因表达特征的耐药亚克隆被“选择”出来并扩增。

· 细胞状态转换：耐药性不一定需要新的基因突变。scRNA-seq发现，癌细胞可以通过可逆地转换其细胞状态来适应药物压力。例如，通过转变为更慢周期、更具干细胞样或EMT样的状态来存活。

3. 发现新的治疗靶点：通过比较耐药细胞和敏感细胞的表达谱，可以找到耐药细胞特异性高表达的表面蛋白或信号分子，作为新的药物靶点。

临床转化与未来

· 生物标志物发现：基于scRNA-seq数据，可以找到预测疗效或预后的更精准的细胞特征（如某种特定T细胞亚群的比例），并开发成适用于临床的常规检测方法。

· 指导联合治疗：清晰了解TME中各种细胞的相互作用网络，可以理性设计联合疗法。例如，若发现肿瘤内富含某种免疫抑制性巨噬细胞，则可联合使用针对该巨噬细胞的药物与免疫检查点抑制剂。

· 液体活检的升级：对血液中循环肿瘤细胞（CTCs）进行scRNA-seq，可以实现无创的、动态的“实时”监测。

单细胞测序正在为我们绘制一幅无比精细和动态的肺癌“细胞宇宙地图”，它不仅是基础研究的利器，也正逐步走向临床，指引我们实现真正意义上的精准医疗。