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本文聚焦缺血性中风（IS），介绍其临床现状及诊疗挑战。阐述单细胞组学在解析 IS 病理机制、挖掘生物标志物等方面的应用，探讨其结合机器学习助力精准医疗的前景，为 IS 研究与治疗开辟新思路，值得科研人员一读。
缺血性中风（IS）的现状与挑战
随着人口老龄化和血管危险因素增多，神经血管疾病的患病率不断上升。中风作为一种急性脑血管疾病，具有高致残率和高死亡率的特点。在我国，它是导致死亡的首要病因，在西方国家则位居第三。缺血性中风（IS）是中风的主要类型，在老年中风患者中，比例高达 88.27%。
目前，IS 的临床治疗困难重重。对于急性 IS 患者，及时清除血栓、恢复脑血流是防止脑损伤加重的关键。当前获批的治疗动脉阻塞的方法是，先使用静脉注射重组组织型纤溶酶原激活剂（rt - PA）使闭塞动脉再通，随后进行机械取栓。然而，静脉注射 rt - PA 的治疗时间窗很窄，超过这个时间，出血性转化和神经毒性会明显加剧。而且，目前中风的诊断主要依赖患者病史、神经系统检查和神经影像学，缺乏临床高效且快速的诊断技术。
IS 的病理过程极为复杂，涉及多种病理生理事件。深入了解其病理生理学，有助于改进预防、诊断和治疗策略。生物标志物的识别和监测，对缺血性疾病的诊断、预后评估和治疗策略制定至关重要，因此，开发 IS 的新诊疗策略迫在眉睫。
组学技术的发展与单细胞组学的兴起
过去几十年，组学技术在众多疾病（包括 IS）的生物标志物发现中广泛应用，推动了医学的快速发展。基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等不同组学技术，可追踪生物不同阶段的相关信息。例如，代谢组学在综合分析中愈发重要，在多组学研究中具有特殊作用。代谢物作为生物过程的下游产物，携带环境和遗传标记，是基因型与表型之间的纽带，与 IS 等多种疾病相关。而且，代谢物存在于易获取的生物流体（如血液或尿液）中，蕴含整合的生物和医学信号，是极具潜力的生物标志物候选者。将代谢组学与基因组学等其他组学结合，能揭示代谢个体差异与疾病通路之间的联系。
但由于中枢神经系统细胞种类繁多，在 IS 的发生和发展过程中，神经元、神经胶质细胞和其他细胞类型之间的相互作用十分复杂，难以确定全脑细胞亚群的参与情况。传统实验方法（如组织学染色）根据细胞的位置、外观、特定遗传标记的表达来区分不同细胞类型并确定其功能，但特定细胞类型的分子标记数量有限，且细胞功能不能仅由一个或几个基因的表达来定义，这些都严重限制了传统技术的应用。
为了在更高分辨率下系统研究复杂生物过程，包括单细胞水平的多维研究方法应运而生。随着治疗的个性化需求增加，准确描述和理解单个细胞及其亚群变得愈发重要。不过，现有的单细胞组学技术也存在局限性，如需要约一百万个细胞，无法测量代谢物以及随时间监测动态细胞等。基于微芯片的技术有望解决这些问题，通过设计与单细胞大小相似的微分析腔，可提高样本通量、缩短反应时间，层流条件能提供高度可控的环境，实现更精准、灵敏的单细胞操作和测量，还能为自动化、集成化和并行化研究提供平台。
缺血性中风（IS）的病理生理特征
血流中断和能量耗竭会导致缺血核心区域血管阻塞和不可逆的神经坏死，进而引发脑缺血。IS 损伤涉及复杂的病理生理过程，如细胞凋亡、兴奋性毒性、氧化应激和炎症反应等。脑血流中断是 IS 的典型特征，它会使大脑缺氧、缺糖，导致 ATP 合成受阻。
单细胞组学方法
组织和生物体是由多种细胞类型构成的高度有序结构。传统实验技术在区分细胞类型时存在局限性，而单细胞组学能够突破这些限制。单细胞组学可在单细胞水平对基因组、转录组、蛋白质组等进行分析，揭示单个细胞的分子特征和功能，为深入了解细胞的异质性提供了有力工具。
单细胞组学在缺血性中风（IS）中的应用
IS 具有异质性，传统测序技术只能分析整个组织，无法提供单个细胞的异质性信息。而单细胞测序可以在转录组或基因组水平对单个细胞进行测序，从而发现细胞群体的变化及其进化关系。通过单细胞组学，能够深入了解 IS 中不同细胞类型的分子和遗传特性差异，有助于揭示 IS 的发病机制、寻找新的生物标志物以及开发更有效的治疗方法。
单细胞组学数据分析 —— 机器学习方法的应用
单细胞组学的快速发展，使人们能够以前所未有的分辨率分析细胞异质性。生物学中的一个关键问题是了解单个细胞之间的相互作用以及它们对环境变化的反应。由于细胞异质性，研究大量细胞可能会掩盖不同细胞类型组成的差异，而单细胞分析则可以更系统地研究这些差异。
机器学习方法在单细胞组学数据分析中发挥着重要作用。通过对单细胞组学数据的分析，机器学习可以帮助描绘 IS 的上游病理变化和下游分子效应，有助于进一步阐明 IS 的发病机制，为精准诊断和治疗提供支持。
单细胞组学迈向精准医学
精准医学旨在利用先进的组学技术，根据患者的具体情况提供个性化的医疗护理。自 2015 年奥巴马总统发起精准医疗倡议以来，个性化医学受到广泛关注。鉴于相当一部分患者（尤其是阿尔茨海默病、癌症等疾病患者）对药物治疗反应不佳，精准医学有望改善这一状况。
单细胞组学在精准医学中具有重要作用。通过对患者单个细胞的分析，可以更准确地了解疾病的发生发展机制，为制定个性化的治疗方案提供依据。例如，基于单细胞组学的分析结果，医生可以选择更适合患者的药物，提高治疗效果，减少不良反应。
结论
前沿技术的出现开启了多组学时代，推动了生物医学研究的变革。这些先进的组学平台为揭示脑血管疾病（尤其是中风）的发病机制提供了新视角。通过阐明疾病特异性生物标志物和分子特征，基于组学的研究方法有望为中风的预防、诊断和治疗带来新突破。单细胞组学作为其中的重要组成部分，虽然仍处于发展阶段，但已展现出巨大的潜力，为深入研究 IS 的发病机制提供了有力工具，未来有望在精准医学领域发挥更大作用。
单细胞组学方法：挑战与展望
随着现代高通量单细胞组学技术的进步和人工智能的兴起，组学研究与机器学习的结合蕴含巨大潜力。然而，也面临诸多挑战。大规模数据集是这些研究的关键基础，因为深度学习等新一代机器学习技术对数据的需求量极大。尽管人们声称拥有大量数据，但在单细胞组学研究中，高质量、大规模且具有代表性的数据集仍相对匮乏。此外，单细胞组学数据的复杂性和高维度性，也给数据分析和解释带来了困难。未来，需要开发更先进的数据处理方法和技术，以充分挖掘单细胞组学数据的价值，推动缺血性中风研究和精准医学的发展。
