1 单核RNA测序揭示脑癌新奥秘❝ 近日，萨拉曼卡大学的研究团队借助单核RNA测序（snRNA-seq）技术，深入剖析了最常见的人类胶质母细胞瘤（GBM）亚型——TMEMed GBM的动物模型。研究团队以GL261神经干细胞衍生的肿瘤模型为基础，通过体内移植和不同药物处理，系统性采集肿瘤在早期（移植后7天）和晚期（28天）两个阶段的组织样本。通过高通量单核RNA测序，研究者获得了肿瘤核心区及周围组织的细胞核转录组数据，实现了对肿瘤细胞及其微环境的全景式描绘。 首先，研究团队证实该小鼠模型在分子特征、细胞组成和肿瘤微环境等方面高度模拟了人类最常见的TMEMed GBM亚型。空间转录组学进一步揭示了肿瘤内部不同细胞类型的空间分布格局，尤其是肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）在肿瘤边界和核心区域的富集现象。这一现象与人类TMEMed GBM的组织学特征高度一致。 其次，研究详细描绘了肿瘤细胞与免疫细胞之间的复杂互作。免疫荧光成像显示，在肿瘤形成早期，TAMs就已大量聚集于肿瘤注射部位并包围肿瘤细胞；随着肿瘤进展，TAMs逐渐渗透进肿瘤内部，并与肿瘤细胞密切交织。这种动态变化反映了肿瘤微环境在肿瘤发生发展中的关键作用。 第三，单核RNA测序数据揭示了多种与肿瘤进展、免疫逃逸和免疫抑制相关的关键基因。例如，Grik2参与肿瘤细胞与神经网络的连接，Cd274（PD-L1）和Mrc1则分别涉及免疫抑制和肿瘤相关巨噬细胞的功能调控。这些基因的异常表达为肿瘤细胞提供了“保护伞”，帮助其逃避免疫系统的清除，并可能成为未来免疫治疗的理想靶点。此外，研究还发现，肿瘤细胞在与微环境细胞互作过程中，激活了多条与细胞迁移、侵袭和耐药相关的信号通路。这些分子机制的揭示，有助于科学家更好地理解GBM的高侵袭性和治疗难点。 最后，该研究为肿瘤异质性和肿瘤-微环境互作的空间动态研究提供了范例。通过结合单核RNA测序与空间转录组学，团队不仅实现了细胞类型的高分辨率鉴定，还能追踪不同细胞亚群在肿瘤进展过程中的时空变化，为开发更具针对性的治疗策略奠定了基础。  2 单细胞RNA测序绘制急性髓系白血病全景图❝ 在2025年美国癌症研究协会年会上，来自多家研究机构的科学家团队公布了一项突破性成果：他们利用单细胞RNA测序技术，构建了人类造血系统的高分辨率参考图谱，并据此全面解析了急性髓系白血病（AML）细胞的多样性和分化轨迹。这项研究不仅为AML的发病机制和诊断带来全新视角，也为精准医学和新药开发提供了强大工具。 急性髓系白血病是一种高度异质性的血液肿瘤，患者之间、甚至同一患者体内的白血病细胞都可能呈现出不同的分化状态和生物学特性，这极大增加了疾病诊断和治疗的难度。研究团队首先采集了超过26万个人类正常造血干祖细胞，通过单细胞RNA测序技术，系统描绘了正常造血分化的完整过程，建立了权威的单细胞基因表达参考图谱。随后，科研人员将318例白血病患者（主要为AML，同时包括部分混合表型急性白血病和急性红系白血病）的120多万个细胞的转录组数据映射到该参考图谱上，精准识别出每个白血病细胞所处的分化阶段和类型。 研究发现，AML患者体内的白血病细胞分化状态极为复杂，至少可以分为12种不同的分化模式。有些分化轨迹与其他类型白血病（如混合表型或红系白血病）高度重叠，提示临床诊断上的界限并不像传统分类那样泾渭分明。此外，团队通过分析1200多例AML患者的RNA测序数据，进一步揭示了遗传突变与细胞分化状态之间的关系。他们发现，同样的基因突变在不同的细胞背景或伴随不同的协同突变时，可以导致白血病细胞朝着完全不同的方向分化，呈现出截然不同的生物学行为。这一现象首次揭示了AML异质性的分子基础，强调了遗传因素与细胞发育环境协同作用的重要性。 更为重要的是，这项研究不仅提供了数据图谱，还开发了一套开放的分析工具包，帮助全球AML研究者快速将自己的单细胞数据与参考图谱进行比对，寻找与临床预后、药物反应等相关的新型细胞亚群和生物标志物。研究人员希望，这一工具能够推动AML和其他血液肿瘤的精准分型和个性化治疗，同时也为其他肿瘤类型的单细胞研究提供了可借鉴的分析框架。  3 “冰封”样本被唤醒：snRandom-seq让存档病理组织焕发分子生命力❝ 浙江大学医学院的科研团队近日开发出一项颠覆性技术snRandom-seq，首次让福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织样本实现了高质量的单核总RNA测序。这一突破性方法解决了长期困扰科研和临床界的技术难题，为全球数以百万计的宝贵存档病理样本打开了分子层面的“新视窗”，为癌症、脑疾病、衰老等研究领域带来革命性进展。 FFPE样本是医院和研究机构保存病理组织的“金标准”，这些样本往往伴随详细的患者病史、疾病进展和治疗反应信息。然而，由于固定和包埋过程会损伤并片段化RNA，传统的RNA测序方法很难从中获得完整和高质量的分子数据，尤其是在单细胞或单核层面，分子信息几乎“沉睡”。 snRandom-seq技术的核心创新在于，它利用微流控芯片，将单个细胞核、试剂和独特的条形码微珠封装进微小液滴中。通过在液滴内使用随机引物，snRandom-seq能够捕获所有类型的RNA，包括信使RNA、非编码RNA，甚至是刚刚转录的新生RNA。随后，条形码标记和cDNA合成在同一液滴内完成，极大地减少了样本混淆风险。实验数据显示，**snRandom-seq的双核率极低，仅为0.3%**，意味着极少出现两个核混合导致的测序错误。此外，该技术实现了前所未有的RNA覆盖广度，极大提升了对基因表达全貌的捕捉能力。 snRandom-seq的实验流程也极为高效。研究人员从FFPE组织中分离出单核，经过DNA阻断处理后，在微流控平台内进行cDNA合成和条形码标记，随后完成文库构建和高通量测序。整个过程仅需四天，且操作流程清晰易行，极大降低了技术门槛。 更令人振奋的是，snRandom-seq不仅可以用于癌症组织切片，还适用于大脑等复杂组织，能够敏锐地识别罕见细胞类型，揭示疾病发生发展的分子机制。研究团队指出，这项技术让“冰封”多年的FFPE样本焕发出分子生命力，为回顾性研究和临床转化提供了全新可能。科学家们可以重新分析珍贵的历史样本，追踪疾病演变、发现新的生物标志物，甚至为个性化医疗和新药开发提供坚实的数据基础。  4 单细胞与空间组学揭示睾丸弥漫性大B细胞淋巴瘤的微环境新格局❝ 近日，浙江大学、南通大学、上海交通大学和欣诺生物联合团队在《Genes & Diseases》期刊发表了一项突破性研究，首次通过单细胞RNA测序与空间转录组学技术，全面描绘了原发性睾丸弥漫性大B细胞淋巴瘤（PT-DLBCL）的肿瘤微环境和空间组织结构。这项研究为理解该罕见但侵袭性极强的淋巴瘤的发病机制和治疗提供了重要线索。 PT-DLBCL是一种发生在睾丸这一“免疫特权”器官的恶性肿瘤，因其特殊的生物学环境和高转移风险，长期以来临床治疗面临巨大挑战。研究团队采集了健康睾丸、癌旁组织和肿瘤组织，通过单细胞RNA测序技术，解析了19,559个细胞的转录组信息。结果显示，肿瘤微环境中主要存在三种衰竭的CD8+ T细胞亚群和两种B细胞亚群，揭示了高度复杂的细胞组成和显著的遗传异质性。特别值得关注的是，**B1细胞占据了肿瘤微环境的16%**，并呈现聚集分布，这一特征提示B1细胞可能通过促进远处转移参与肿瘤进展。 进一步的空间转录组学分析揭示了肿瘤微环境的空间布局：肿瘤B细胞被衰竭的T细胞环绕，而巨噬细胞则形成外层“防线”，包围着T细胞。这种“分层包围式”结构可能影响肿瘤的免疫逃逸和进展。研究还通过免疫组化和基因表达分析，标记了包括MALAT1、RPS3A、RPS7等在内的关键基因在不同区域的表达模式，进一步丰富了对肿瘤空间异质性的理解。 在分子机制层面，团队发现关键转录因子E2F和CREB在调控B淋巴瘤细胞增殖和凋亡中起着核心作用。通过抑制E2F和CREB，不仅能有效减少肿瘤细胞增殖，还能诱导细胞凋亡，在动物模型中显著抑制肿瘤生长，显示出成为新型治疗靶点的巨大潜力。ChIP-seq实验进一步确认了E2F和CREB调控的基因位点，为未来靶向治疗提供了分子依据。 尽管本研究仅基于单例患者样本，且各组细胞数存在不均，但其多组学集成分析为PT-DLBCL的肿瘤发生机制、免疫微环境重塑及新靶点药物开发提供了全新视角。  5 单细胞测序市场迎来黄金时代：技术革新与精准医疗驱动行业高速增长❝ 随着生命科学技术的飞速发展，单细胞基因组测序市场正步入爆发式增长期。最新市场研究报告显示，2023年全球单细胞基因组测序市场规模已达到23.6亿美元，**预计到2032年将飙升至85.3亿美元，年均复合增长率高达15.45%**。这一令人瞩目的增长背后，是技术进步、精准医疗需求和慢性疾病高发等多重因素的共同推动。 单细胞基因组测序因其能够揭示细胞间的异质性、追踪疾病发生发展的分子轨迹，成为癌症、免疫学、神经科学等多个领域的研究利器。报告指出，下一代测序（NGS）和微流控等核心技术的不断革新，极大提升了测序的速度、准确性和通量，推动了单细胞测序的普及和应用。2023年，NGS技术占据了45.6%的市场份额，而全基因组测序（WGS）则有望在未来几年实现最快增速。 在应用领域方面，癌症研究无疑是最大“赢家”。单细胞测序不仅帮助科学家深入解析肿瘤的异质性和克隆进化，还为个体化治疗方案的制定提供了坚实的数据基础。预计到2032年，癌症相关的单细胞测序市场规模将达到143亿美元。此外，免疫学、神经科学、发育生物学和传染病研究等领域的需求也持续走高，推动整个行业多元化发展。 市场细分显示，按样本类型来看，细胞样本在2023年占据最大市场份额（约45%），而组织样本由于对疾病发病机制研究的需求增加，成为增长最快的细分市场。类器官和体液样本的应用也逐渐拓展，为疾病建模和无创诊断带来新可能。 在产业链环节上，样本制备、文库制备、测序和数据分析四大流程环环相扣，共同决定了测序质量与效率。人工智能和机器学习等前沿技术的引入，极大提升了大数据分析的能力，使得从海量测序数据中挖掘有价值的生物学信息成为可能。与此同时，测序成本的持续下降也为更多科研机构和临床单位打开了大门。 行业参与者方面，Illumina、Pacific Biosciences、Thermo Fisher Scientific、10X Genomics等国际巨头持续引领市场，通过技术创新和战略合作不断巩固竞争优势。学术和研究机构、制药与生物技术公司、诊断实验室以及临床研究组织等终端用户对单细胞测序的投入也在持续增加。 从区域分布来看，北美目前是全球最大的单细胞基因组测序市场，欧洲紧随其后，亚太地区则因科研投入和医疗需求的增长，被认为是未来最具潜力的市场。   |
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