《Methods》：The transformative role of single-cell analysis in multifactorial disorders research
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单细胞多组学技术为解析多因素遗传性疾病（MIDs）的复杂机制提供了新范式，可揭示细胞异质性、基因-环境互作及稀有致病细胞群，弥补传统群体分析分辨率不足的缺陷。但技术变异、多模态数据整合及标准化工作流程的缺乏仍是主要挑战。
王志扬|郭庆忠|萨钦·库马尔|杜氏明轩|林慧如|李永国|阮玉媛妮|杨佩明|达尔拉克·丹尼尔·所罗门
台湾台北医学大学医学科学与技术学院癌症生物学与药物发现研究生院，台北11031
摘要
多因素遗传性疾病（MIDs）是由多基因风险与环境暴露之间的复杂相互作用引起的，这对机制发现、患者分层和靶向治疗开发带来了重大挑战。虽然全基因组关联研究（GWAS）和批量组学分析等方法已经识别出了一些广泛的关联，但它们往往无法阐明这些相互作用在细胞层面的具体机制。新兴的单细胞技术现在提供了前所未有的分辨率，可以解析组织异质性，定义罕见或短暂的疾病相关细胞状态，并绘制跨组织和疾病阶段的动态轨迹。本文综合介绍了当前的单细胞方法，包括转录组学、表观基因组学、蛋白质组学和空间技术及其在MIDs研究中的应用。我们探讨了这些工具如何揭示细胞类型特异性的调控回路，如何将遗传风险变异的功能影响置于具体情境中，以及如何阐明细胞对环境扰动的反应。我们认为，整合单细胞多组学数据对于阐明复杂性状的机制基础和推进生物标志物发现至关重要。然而，仍存在一些重大挑战，包括技术变异性、队列规模有限、多模态数据整合困难以及缺乏针对多基因疾病的标准化分析工作流程。克服这些障碍需要统一的研究设计、强大的计算框架以及结合纵向数据和环境暴露数据。最终，我们得出结论：单细胞分析有望改变MIDs研究，为机制洞察、治疗创新和精准医疗的实施提供强大的新范式。
引言
多因素遗传性疾病（MIDs），如心血管疾病、2型糖尿病和主要精神疾病，是全球发病率和死亡率的主要原因[1]。与单基因疾病不同，MIDs是由许多每个仅带来轻微风险的遗传变异与多样的环境暴露共同作用引起的[2]、[3]。这种多基因和依赖环境的病因使得其发病机制极其难以解析。虽然全基因组关联研究（GWAS）等传统方法成功地绘制了常见遗传变异与疾病易感性之间的统计关联，但它们往往无法识别致病基因或阐明这些变异发挥作用的生物学机制和细胞环境[4]、[5]、[6]。在当前的临床实践中，种系变异的鉴定主要依赖于全基因组测序（WGS）、全外显子组测序（WES）和大规模关联研究[6]、[7]、[8]。这些方法可以定义遗传易感性的结构，但无法直接解析风险变异在细胞类型层面的具体功能后果。因此，单细胞技术不应被视为种系基因组诊断的替代品，而应被视为在特定细胞群体和组织环境中解释遗传风险的补充平台[9]。
同样，组织的批量转录组学和表观基因组学分析会平均多种细胞类型的信号，掩盖了罕见但关键的细胞群体的贡献，并掩盖了对疾病进展至关重要的细胞状态失调[5]、[10]。
高通量单细胞基因组学的出现为解决这一根本性的分辨率差距提供了变革性的解决方案。通过能够在单个细胞水平上分析基因组、转录组、表观基因组和蛋白质组，这些技术提供了前所未有的视角来解析健康和疾病组织内的细胞异质性[11]。在MIDs的研究背景下，单细胞分析能够独特地揭示多基因风险如何在特定细胞类型中汇聚，环境扰动如何改变细胞状态，以及罕见致病细胞群体如何驱动疾病表型——这些信息在批量组织检测中是无法获得的[12]。这一能力标志着从研究群体水平关联向解构细胞水平机制的范式转变。像人类细胞图谱这样的大规模参考项目已经建立了跨组织的人类细胞类型的基础地图，为跨疾病和跨组织的比较提供了重要基准[13]。这些图谱是解释多因素疾病中识别的疾病相关细胞状态的关键参考框架。
尽管单细胞技术的早期应用主要集中在癌症和遗传性疾病上，但这些方法并不限于遗传定义的疾病。单细胞组学框架越来越多地应用于具有多组分和多靶点机制的复杂治疗干预措施。例如，最近的研究表明，单细胞分析可以解析传统中药的细胞和通路水平效应，从而解析跨组织的异质性细胞状态转换和机制通路参与[14]。这些研究表明，单细胞技术可以超越单基因或单靶点范式，解析复杂的生物扰动。这种更广泛的适用性突显了单细胞方法在解析细胞类型对多因素生物学影响的特异性反应方面的方法论多样性。
本文阐述了单细胞分析在塑造MIDs研究未来中的关键作用。我们的目标是：（1）批判性地评估当前方法在阐明MIDs病理生理学方面的局限性；（2）探索单细胞技术通过解析细胞异质性和基因-环境相互作用来克服这些局限性的独特能力；（3）提出一个将单细胞多组学数据整合到MIDs研究中的框架；（4）讨论这些方法在生物标志物发现、患者分层和靶向治疗策略开发方面的转化影响。我们的讨论基于五个核心研究问题，涉及当前面临的挑战、单细胞分析的增强作用、其临床潜力、持续存在的局限性以及未来的研究方向。
我们的动机源于迫切需要超越描述性遗传学，转向对MIDs的机制性和细胞层面的理解，以实现精准医疗。本文不仅指出了现有方法的不足，还为利用单细胞技术提供了前瞻性的路线图。我们深入分析了新兴应用，并提出了具体的未来方向，以利用单细胞见解来实现这些复杂疾病的诊断、治疗和最终预防。
本文的其余部分结构如下：第2节概述了当前的研究方法及其局限性；第3节详细介绍了单细胞技术的进展；第4节探讨了单细胞分析在MIDs研究中的具体应用；第5节讨论了实施中的关键挑战和考虑因素；第6节概述了未来的发展方向及其对该领域的潜在影响；最后，第7节提出了我们的结论性意见。
节选
多因素遗传性疾病研究中的当前方法
本节简要讨论了MIDs领域的当前研究方法。该节进一步分为几个小节，以使讨论更加有条理。第一个小节提供了MIDs的概述，随后的小节分别详细介绍了MIDs研究中的四种主要传统方法。其余小节总结了当前方法的局限性，并逻辑地说明了为什么需要单细胞分析。
新兴的单细胞分析技术
单细胞分析是生物学研究中的一个新兴方法，它彻底改变了这一领域。它能够提供关于细胞多样性、功能和潜在复杂生物过程的前所未有的见解，使其更加可靠[39]。在能够对单个细胞进行表征之前，通常会分析样本组织中的大量细胞[40]。与传统方法不同，单细胞分析允许
多因素遗传性疾病背景下的单细胞分析
包括糖尿病、心血管疾病、某些类型的癌症和其他疾病都属于MIDs，因为它们是由多种遗传变异和环境因素之间的复杂相互作用引起的[1]。捕捉和理解这些因素导致的疾病发展和进展的挑战在于细胞异质性和动态的基因-环境相互作用的复杂性。到目前为止，在这一研究领域已经提出了几种方法
讨论
MIDs的研究一直受到缺乏解析细胞异质性和复杂基因-环境相互作用能力的限制。本文指出了这些局限性，并将单细胞分析视为一种变革性的解决方案，尽管并非微不足道，但它有望重新定义这些复杂疾病的诊断、治疗和研究格局。
结论
单细胞分析代表了多因素遗传性疾病（MIDs）研究的一个范式转变，超越了批量基因组学的平均化限制，提供了前所未有的细胞异质性分辨率。这种细致的视角对于解构定义MIDs的遗传倾向和环境触发因素之间的复杂相互作用至关重要。通过识别罕见的致病细胞状态、描绘疾病特异性的细胞轨迹以及绘制
作者贡献
C.-Y.W.和C.-C.K.构思了这项研究，进行了文献回顾并起草了手稿。S.K.和D.T.M.X.参与了图表制作和讨论。H.-R.L.、Y.-K.L.和C.-B.H.参与了单细胞分析。N.U.N.N.和C.-Y.W.参与了多组学的整合和解释。Y.P.-M.和D.D.S.协调了沟通和手稿准备。所有作者都审阅并批准了手稿的最终版本。
资助
本研究得到了国家科学技术委员会的资助，资助编号为MOST111-2314-B-038-105-MY3、NSTC112-2320-B-038-059和NSTC113-2320-B-038-014；Chi Mei医疗中心的资助编号为113CM-TMU-08；台北医学大学的资助编号为TMU112-AE2-I16-4；烟草产品健康福利附加费（WanFang医院、Chi-Mei医疗中心和Hualien Tzu-Chi医院联合癌症中心——专注于结肠癌研究）的资助编号
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
我们衷心感谢台湾教育部“高等教育萌芽项目”下的“TMU癌症转化医学研究中心”提供的财政支持。
