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单细胞测序在药物筛选中的应用
在药物开发中，药物筛选至关重要，但工作量大，耗时耗力。细胞分子水平如基因表达分析可以反映药物作用机理，为筛选新药提供最原始的数据。基于此，通过基因表达的高通量测序可以筛选出大量的靶标药物，大大提高药物筛选的效率，促进新药的快速研制。
但组织细胞通常具有异质性，特别是肿瘤细胞，传统的高通量测序样品由混合细胞群组成，许多有价值的结果将被均质化，并且不能分析不同细胞的细胞反应。然而利用单细胞测序技术，则可以很容易地完成这些分析，因此，单细胞测序技术将会成为药物高通量筛选强劲有效的工具。
以下是利用单细胞测序技术高效筛选药物的案例展示：
01
文章：Multiplexed single-cell RNA-seq via transient barcoding for drug screening
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通过带有独特细胞标记条码（barcode）和poly-T结构的单链核酸序列（SBO）可以同时分析不同条件下的多个样品。本文以慢性髓系白血病K562细胞为研究对象，探究了5种药物处理时间和45种药物处理下的单细胞测序结果。混合样本的药物治疗实验揭示了不同处理时间下基因表达轨迹；同时发现了药物的差异表达基因和单细胞水平的靶特异性基因表达信号，这些实验结果为临床药物选择提供现实依据。该项研究表明单细胞测序可在药物筛选中发挥重要的作用。
02
文章：DRUG-seq for miniaturized high-throughput transcriptome profiling in drug discovery
本文将单细胞测序用于分析药物化合物，并根据其转录谱对其进行聚类。共433种具有靶标药物性质的化合物处理骨肉瘤U2OS细胞，在433个化合物中，88个被鉴定为具有50个以上基因显著改变的有效化合物。对这些差异表达基因tSNE聚类分析，观察到不同的特征。同一簇中不同化合物的药理作用机制（MoA）相同，进而可以推测出同一簇其他靶标化合物的MoA。
通过单细胞转录测序分析，更加证实药物作用机制，如干扰细胞周期的药物处理后，参与细胞周期功能的基因，如CDC20和CCNF，在这些化合物处理下被下调。此外，不同浓度药物处理下的细胞基因表达具有差异。综上，借助单细胞测序的药物筛选可以鉴定具有相似MoA的化合物，并区分相关但不同的化合物，此外高通量分析细胞药理，可以促进药物筛选和新药研究有效快速发展。
参 考 文 献
1. Shin D, Lee W, Lee JH, Bang D. Multiplexed single-cell RNA-seq via transient barcoding for simultaneous expression profiling of various drug perturbations. Sci Adv. 2019.
2. Ye C, Ho DJ, Neri M, et al. DRUG-seq for miniaturized high-throughput transcriptome profiling in drug discovery. Nat Commun. 2018.
