类器官作为一种体外细胞模型，利用单细胞测序技术可以获得非常接近体内器官的基因组特征，通过结合空间转录组测序进一步得出各类细胞的空间分布特征，适用于多个领域的研究。
● 研究思路 ●
01 对类器官进行质控
通过单细胞测序技术，将类器官与体内器官的细胞类型和转录谱相比较，筛选细胞类型与转录谱与体内器官相近的类器官继续用于后续实验。
/ 文献案例 /
发表杂志：Genome Medicine 影响因子：15.266
本研究通过对来自人类肾脏类器官和人类胎儿肾脏的单细胞数据集的综合分析，评估类器官与真实肾脏器官细胞类型及分子表达谱的一致性和差异性。单细胞数据分析结果显示，类器官和胎儿肾器官，都包含了基质细胞、内皮细胞和肾元细胞等细胞类型。此外，还在类器官中发现了神经细胞、神经胶质细胞和肌肉祖细胞群。同时还对不同细胞类型的表达谱进行了深入分析。总之，本研究综合分析支持了肾脏类器官作为肾脏发育模型的保真度，并肯定了其在疾病建模和药物筛选方面的潜力（1）。
研究思路
02 疾病研究
通过建立类器官疾病模型，进行体外实验。单细胞测序的优势就是进行细胞异质性研究，通过聚类分析得到器官中的各类异质性细胞，并进一步分析每一类细胞的分子表达谱，以及不同细胞类型之间相互作用关系，研究疾病发生的分子机制。空间转录组测序能够得到基因表达的空间信息，通过联合单细胞数据，得到不同细胞类型的空间分布信息，进一步从空间分布分析得到更多不同细胞类型间的相互作用信息，深入研究疾病发生机制。
/ 文献案例 /
发表杂志：Advanced Science 影响因子：17.521
本研究选用患者源性类器官（PDO）作为临床前模型，通过50个直肠癌肝转移（CRLM）类器官（来源于原发肿瘤和配对肝转移病变），构建了类器官的生物样本库。通过多组学水平（组织病理学、基因组、转录组和单细胞测序）对CRLM PDOs进行全面分析，研究患者以及患者间的肿瘤异质性。体外化疗敏感性数据揭示了PDOs在预测CRLM患者化疗反应和临床预后方面的潜在临床应用价值。总之，CRLM PDOs可用于为个性化医疗提供潜在应用（2）。
研究思路
03 器官发育轨迹研究
体外类器官由干细胞发育而来，能够模拟组织器官的发育过程。在器官发育轨迹研究中，可以选取器官发育的不同时间点进行单细胞测序，比较不同时期的类器官细胞类型及分子表达谱的变化，从而研究组织器官发育不同阶段重要的细胞类型及调控因子。
/ 文献案例 /
发表杂志：Nature 影响因子：69.504
本研究通过单细胞测序及单细胞ATAC技术，获得了3个人类 iPS 细胞系和1个胚胎干细胞系的11个时间点（涵盖了2个月的发育过程）的分子表达谱，建立了一个大脑类器官发育的多组学图谱。通过开发框架程序Pando（结合了多组学数据和转录因子结合位点的预测），推断类器官发育的整个基因调控网络，揭示了发育层次和命运决定的关键阶段，以及类器官内每个细胞的分子表达。结果表明，转录因子GLI3在人类大脑皮层发育发挥重要作用。总之，本研究建立了人类大脑类器官发育的多组学图谱，首次证明转录因子 GLI3 参与了人类前脑模式的形成，为如何利用人体模型系统和单细胞技术重建人类发育生物学提供了框架（3）。
研究思路
04 药物筛选及耐药机制研究
类器官可以通过模拟真实器官微环境，从而更能准确反应耐药机制，应用于药物筛选及耐药研究，从而为临床用药提供指导。单细胞测序能够通过比较不同药物处理后，细胞类型及基因表达的变化，探究细胞耐药和药物作用机制，从而进行药物筛选。
/ 文献案例 /
发表杂志：Advanced Science 影响因子：17.521
本研究在体外建立患者来源的肝胆肿瘤类器官，包括4例肝细胞癌（HCC）、2例肝内胆管癌（ICC）和1例胆囊癌（GBC）的肿瘤类器官，对构建的类器官进行了scRNA-seq分析和药物筛选。结果显示，HCC-272在所有样本中最具肿瘤恶性潜能，对13种肝癌一线药物产生耐药。同时还发现肿瘤前体细胞标志物CD44在HCC-272中的表达显著高于其他样本。STAT3 抑制剂处理后，HCC-272对药物敏感性显著提高，提示HCC-272可能主要依赖CD44/JAK-STAT通路实现耐药。细胞互作发现，HCC-272中GAPDH+和NEAT1+两个细胞亚群存在相互作用，GAPDH+亚群可能通过HIF-1信号促进CD44表达升高，进而激活JAK-STAT信号通路促进广谱耐药，提示细胞亚群互作协同耐药有可能是肿瘤耐药的一个关键机制（4）。
研究思路
● 研究思路总结 ●
引用文献：
（1）Combes AN, Zappia L, Er PX, Oshlack A, Little MH. Single-cell analysis reveals congruence between kidney organoids and human fetal kidney. Genome Med. 2019;11(1):3. Published 2019 Jan 23. doi:10.1186/s13073-019-0615-0
（2）Mo S, Tang P, Luo W, et al. Patient-Derived Organoids from Colorectal Cancer with Paired Liver Metastasis Reveal Tumor Heterogeneity and Predict Response to Chemotherapy. Adv Sci (Weinh). 2022;9(31):e2204097. doi:10.1002/advs.202204097
（3）Fleck JS, Jansen SMJ, Wollny D, et al. Inferring and perturbing cell fate regulomes in human brain organoids [published online ahead of print, 2022 Oct 5]. Nature. 2022;10.1038/s41586-022-05279-8. doi:10.1038/s41586-022-05279-8
（4）Zhao Y, Li ZX, Zhu YJ, et al. Single-Cell Transcriptome Analysis Uncovers Intratumoral Heterogeneity and Underlying Mechanisms for Drug Resistance in Hepatobiliary Tumor Organoids. Adv Sci (Weinh). 2021;8(11):e2003897. doi:10.1002/advs.202003897
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