血液肿瘤，包括白血病、淋巴瘤和多发性骨髓瘤（MM）等，是一类高度复杂的恶性疾病。在临床诊疗中，患者和家属长期面临分型不准、治疗效果不佳、以及耐药复发率高等核心难题。如何实现真正的精准诊疗，为每位患者找到最有效的治疗方案，是当前医学界面临的巨大挑战。近年来，以高分辨率著称的单细胞测序技术，正成为攻克血液肿瘤（特别是AML和MM）的关键利器。本文将结合最新的临床研究成果，深入解析单细胞测序技术如何从细胞层面揭示肿瘤的秘密，帮助患者理解这一前沿技术在克服耐药机制、优化CAR-T疗法和指导个性化用药方面的巨大价值，为患者提供更精准的AI辅助问诊服务和治疗方案参考。
血液肿瘤患者面临的三大核心困境
尽管医学技术不断进步，血液肿瘤的临床诊疗仍存在难以回避的痛点，这些困境直接影响了患者的预后和生活质量：
1. 肿瘤分型复杂，精准诊断难度大
急性髓系白血病（AML）、急性淋巴细胞白血病（ALL）和多发性骨髓瘤（MM）等血液肿瘤亚型繁多，且肿瘤细胞内部存在高度的异质性（即肿瘤并非由单一细胞组成）。传统的检测技术往往只能提供“平均”的分子信息，难以捕获罕见或混合型亚群的分子标志物。这种“一刀切”的分型方式，常常导致部分患者的治疗方案与实际的肿瘤生物学特性不匹配，疗效自然大打折扣。
2. CAR-T细胞治疗瓶颈待突破
CAR-T细胞疗法为复发/难治性血液肿瘤患者带来了希望，但在某些疾病（如AML）中的应用仍受限。主要原因包括缺乏特异性的肿瘤抗原靶点、肿瘤微环境（TME）对CAR-T细胞活性的抑制，以及细胞因子风暴等安全性问题。要突破这一瓶颈，需要更精细地了解CAR-T细胞在患者体内的功能状态和耗竭轨迹。
3. 耐药与复发机制不明，治疗选择受限
肿瘤细胞具有极强的适应性，可通过基因变异、转录重编程等多种方式逃避药物攻击，最终导致耐药和复发。例如，AML患者化疗后残留的干细胞样肿瘤细胞，它们数量稀少但具有极高的耐药性。传统技术难以“捕捉”并解析这些稀少耐药细胞亚群的分子特征，使得后续的治疗方案选择困难重重。
单细胞测序：实现血液肿瘤“细胞级”精准诊疗的关键技术
单细胞测序技术（Single-Cell Sequencing, SCS）的出现，彻底打破了传统“平均化”测序的局限。它能够在单个细胞水平上，无偏倚地分析基因表达、基因突变和染色质可及性等信息，为血液肿瘤研究和临床应用提供了前所未有的高分辨率视角。
1. 高分辨率解析细胞异质性与肿瘤干细胞
血液肿瘤是一个由多种细胞亚群构成的复杂生态系统。单细胞测序能够对每个细胞进行精细分析，精确识别出具有不同生物学特性的细胞亚群，并探究它们在肿瘤发生发展中的作用。以AML为例，研究发现其中存在一群具有干细胞特性的白血病细胞，它们不仅自我更新能力强，耐药性也高，是导致疾病复发的关键因素。单细胞测序可以精准地分离和分析这些稀有干细胞亚群，为靶向清除它们提供有力依据，从而有望改善AML的治疗效果和患者预后。单细胞测序技术可以精确地识别出不同的细胞亚群，并深入探究它们在肿瘤发生发展过程中的关键作用。
2. 全面洞察基因组与转录组变异（TP53, ROR1）
单细胞测序技术能够同时对基因组（DNA）和转录组（RNA）进行分析，提供全面且深入的分子信息。在基因组层面，它可以检测单个细胞的基因突变、拷贝数变异和染色体结构异常等。例如，TP53基因突变在AML中常见且预后不良，单细胞测序可以精准检测出TP53突变的细胞亚群及其分布，指导临床治疗决策。在转录组水平上，它可以揭示单个细胞的基因表达谱，从而发现新的生物标志物和治疗靶点。例如，受体酪氨酸激酶家族成员ROR1在多种血液恶性肿瘤中异常高表达，与肿瘤发生、发展及耐药性密切相关。单细胞测序通过锁定高表达ROR1的细胞群体及相关调控通路，为靶向药物开发和疗效评估提供了关键线索。
3. 动态追踪肿瘤细胞演化与耐药路径
肿瘤在治疗过程中会发生适应性进化，产生耐药。单细胞测序技术可以动态监测肿瘤细胞的演化过程，深入了解耐药细胞的起源和演化路径。通过对不同治疗时间点的样本进行单细胞分析，可以发现耐药细胞特有的基因组和转录组特征，从而揭示耐药机制。例如，在慢性髓性白血病中，单细胞测序发现耐药细胞往往具有特定的基因突变和基因表达谱，这些特征可以作为预测耐药和优化治疗方案的依据。此外，它还能用于监测肿瘤细胞在体内的分布和转移情况，有助于实现对血液肿瘤的精准监测和个性化治疗。
单细胞技术在血液肿瘤临床研究中的三大应用场景
单细胞测序的价值已在多项权威临床研究中得到证实，并正推动血液肿瘤诊疗向更精准、更个体化的方向迈进。
1. 高精度分子分型，指导个性化用药
传统分型无法区分同一患者体内不同恶性克隆的分子特征，而单细胞测序通过对骨髓或外周血样本进行全景式分析，可精确识别具有不同生物学行为的细胞亚群，为个体化治疗提供核心指导。
例如，《Nature Medicine》的一项研究通过对千余名AML患者数据构建单细胞参考图谱，不仅揭示了白血病细胞的层次结构，还建立了与化疗及靶向治疗反应相关的分子分型新框架。类似地，在MM领域，《Haematologica》的研究通过单细胞技术明确，IgD型MM在转录组、免疫组及肿瘤微环境层面均与其他亚型存在显著差异，且更适合来那度胺（Lenalidomide）联合维奈托克（Venetoclax）方案，而需谨慎使用硼替佐米（Bortezomib）。这种基于细胞亚群的精准分型，直接优化了治疗方案的选择，避免了无效或低效治疗。
图1 使用来自骨髓、血液或骨髓外病变的细胞以及单细胞平台来验证各种假说的研究概念总览
此外，单细胞技术还能解析基因调控的功能机制。例如，eCROPseq（单细胞CRISPR筛选结合RNA测序）技术证实，许多基因表达调控信号并非由单一变异驱动，而是由多个SNP构成的单倍型共同作用。这提示患者和医生，仅关注单一“热点”突变可能不足以完全阐释疾病机制，需要更全面的分子信息来制定治疗策略。对于寻求海外用药选择的患者，了解这些前沿的分子分型信息，有助于他们与医生进行更深入的沟通，并帮助患者了解最新的治疗选择和抗癌药品代购与国际直邮服务。
2. 优化CAR-T疗法，突破免疫治疗瓶颈
CAR-T疗法的成功与否，很大程度上取决于CAR-T细胞在患者体内的功能状态和持久性。单细胞组学能够动态解析CAR-T细胞的异质性、耗竭轨迹及其与肿瘤微环境（TME）的复杂相互作用，从而帮助识别与疗效密切相关的关键细胞亚群和调控机制。
《Nature Cancer》上的一项研究通过多组学动态分析，揭示了弥漫性大B细胞淋巴瘤患者中CAR-T细胞的异质性，最终确定并验证了一个称为CD8-fit T细胞的亚群，该亚群与CAR-T治疗的临床效果密切相关。单细胞组学能够动态解析CAR-T细胞在体内的功能状态、异质性及其与肿瘤微环境的复杂互作，帮助识别与疗效密切相关的关键细胞亚群和调控机制。
图2 CD8-fit的分子谱与单细胞RNA测序揭示的临床反应相关。
此外，肿瘤微环境中的髓系细胞等组分也可能通过细胞特异性信号影响CAR-T功能。全面绘制CAR-T与TME的互作网络，需捕获包括稀有免疫细胞在内的全部组分。单细胞技术凭借其高通量和灵活的通量设计，能够实现对全TME细胞群体的深度测绘，使CAR-T研究与临床转化更高效、更具性价比，最终目标是为患者带来更持久、更安全的免疫治疗效果。
3. 揭示耐药机制，寻找克服维奈托克耐药的新靶点
肿瘤耐药和复发通常由少数适应性进化的细胞亚群驱动。单细胞技术则能够高分辨率地“回放”细胞演化轨迹，识别耐药亚群并解析其分子基础。
例如，《Nature Cancer》上一项针对T-ALL的研究通过单细胞多组学分析，成功构建了一个多组学图谱。研究通过轨迹分析发现了一种类似于骨髓祖细胞（BMP）的白血病亚群，与治疗失败和预后不良密切相关。该研究还通过计算机模拟和体外药物筛选，发现了针对BMP样细胞的潜在治疗靶点，包括BCL-2抑制剂维奈托克（Venetoclax）。这些发现进一步证实了BMP样细胞的耐药性，并为T-ALL开发新的精准治疗策略提供了新的思路。
图3 参照人类造血，T-ALL亚型的停滞状态
另一个重要研究，《Nature Communication》上的一项研究通过单细胞转录组测序，系统描绘了AML患者对BCL-2抑制剂维奈托克的原发性和获得性耐药情况。研究利用拟时序分析重建耐药演化轨迹，发现CD36高表达与氧化磷酸化通路激活是耐药的核心机制。单细胞轨迹推断显示，耐药细胞沿代谢重编程路径演化，从糖酵解依赖转向脂肪酸氧化供能。这一发现揭示了代谢可塑性在耐药中的驱动作用，为联合靶向代谢通路克服维奈托克耐药提供了理论依据。对于正在使用或考虑使用维奈托克的患者，了解这些耐药机制的最新研究，为患者在选择治疗方案时提供关键的药物信息与治疗方案解读。
多组学联合：单细胞测序的未来趋势与患者获益
血液肿瘤诊疗正从“经验医学”向“精准医学”转型。单细胞测序技术凭借其高分辨率、无偏倚和高通量优势，在肿瘤异质性解析、治疗策略优化和耐药机制探索中展现出重要价值。然而，未来的趋势是“看得更透”——通过整合单细胞转录组与空间定位、表观遗传、蛋白表达等多维信息，即多组学联合分析，能够系统构建疾病的动态全景视图。
这种多组学融合的研究策略，超越了单一的细胞图谱，真正揭示了肿瘤细胞在特定微环境中的动态演变，以及其与免疫细胞和基质细胞之间的复杂相互作用。最终，这将为精准诊断和个性化治疗方案的制定提供更为坚实和全面的科学依据，帮助医生更准确地预测患者对特定药物（如靶向药或免疫疗法）的反应，并及时调整治疗策略以应对耐药的发生。
展望未来，单细胞多组学技术正在重塑我们对血液肿瘤生物学的理解，推动研究范式从“群体平均”向“细胞精准”转变。随着这些集成化技术平台的不断成熟和普及，它们不仅加速了基础研究的突破，更为临床应用提供了切实可行的路径，有望在未来进一步提升血液肿瘤的精准诊疗水平，改善患者的治疗效果和生活质量。
