综述：绘制肿瘤免疫图谱：单细胞RNA测序在癌症免疫治疗中的应用

这篇综述系统阐述了单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术在解析肿瘤免疫微环境（TIME）中的革命性作用，详细梳理了从样本制备、数据分析（如批次校正、轨迹推断）到临床转化（如免疫检查点PD-1/CTLA-4+ T细胞发现）的全流程，为精准免疫治疗提供了技术路线图。

　　

scRNA-seq技术

单细胞RNA测序（scRNA-seq）通过微流控或荧光激活细胞分选（FACS）分离单个细胞，捕获其全转录组信息，突破了传统批量测序的局限。该技术能解析TIME中免疫细胞亚群（如PD-1⁺CTLA-4⁺耗竭T细胞）的动态变化，揭示肿瘤免疫逃逸机制。

应用进展

在肿瘤免疫学领域，scRNA-seq已绘制出包括黑色素瘤、肺癌等30余种癌症的TIME图谱，发现免疫检查点分子（如PD-L1）的空间分布规律。临床转化方面，通过追踪治疗前后T细胞受体（TCR）克隆演变，为耐药机制研究提供了单细胞分辨率证据。

挑战与展望

尽管已有1400余种算法工具（如基于图神经网络的分析流程），但数据标准化和批次效应仍是技术瓶颈。未来需结合多组学（如单细胞ATAC-seq）和人工智能（AI），推动从基础研究到个体化治疗的跨越。

结论

scRNA-seq通过解码TIME的细胞-分子网络，为下一代免疫治疗靶点筛选和生物标志物发现奠定了基础，但其临床价值依赖于高质量数据与标准化分析流程的协同优化。