一、前言
由於傳統基因定序方法(Bulk sequencing)能力有限，無法檢測出組織中單一細胞的基因表現以及細胞的異質性(heterogeneity)。為了能夠更了解疾病組織中細胞的異質性與組成，以及其對於疾病發展的影響，驅使了單細胞分析(Single-cell analysis)技術的發展。

單細胞分析是在細胞層級上，研究各個細胞的基因體學、轉錄體學、蛋白質體學或代謝體學。此類技術能夠揭露組織中，個別細胞間基因體和轉錄體的差異，提升我們對各種疾病的瞭解，在藥物標靶和生物標記物的發現上非常有幫助。除了能幫助疾病診斷與藥物開發，單細胞分析也能夠做為幫助我們深入了解基礎生物學的工具，推進胚胎與器官發育學等相關研究的進展。

二、單細胞分析技術介紹
單細胞分析方法的逐漸發展及普及，必須歸功於幾項關鍵技術的成熟，包括單細胞的分離、樣本庫的建立、單細胞定序及生物資訊分析等，以下將依序介紹：
(一) 單細胞分離(Single-cell isolation)
為分析個別細胞，單細胞分離的技術非常重要。舊有的單細胞分離技術有許多限制及挑戰，例如需要標記細胞、過程中無法維持細胞活力與產量低等；隨著的技術持續的發展，這些挑戰逐漸被克服。

目前最廣泛被使用的單細胞分離技術是流式細胞分選技術(Fluorescence-activated cell sorting, FACS)，該技術以螢光與抗體標記欲分離的細胞，並透過有分選能力的流式細胞儀將細胞分離出來。由Single Cell Discoveries公司開發的SORT-SEQ是一個具有高靈敏度和靈活度的單細胞RNA定序平台，適用於系統化的藥物篩選與疾病模型的驗證。另外，利用微流體裝置來進行細胞的分離也是近年發展的重點。

(二) 單細胞樣本庫建立(Single-cell library preparation)
樣本庫建立是連接定序平台與分析流程的關鍵步驟，細胞條碼(Cell barcoding)與微流體裝置來建立樣本庫是目前最常見的方法。目前單細胞樣本庫建立最大的挑戰是擴增樣本時，誤差或雜訊會一同放大(Amplification bias)。未來樣本庫建立的相關技術發展目標應放在簡化分析流程、開發樣本庫建立時使用的新型酵素等。

10X Genomics公司開發的Chromium Single Cell Gene Expression Flex採用先進的微流體技術，有卓越的單細胞樣本庫製備的能力，可以捕捉複雜的免疫細胞族群。

(三) 單細胞定序(Single-cell Sequencing)
單細胞定序是以次世代定序技術為基礎，評估細胞基因相關資訊。單細胞定序又能分成基因體定序(Genome Sequencing)、轉錄體定序(Transcriptome Sequencing)、DNA甲基化定序(DNA Methylome Sequencing)、蛋白質體學定序(Proteomics Sequencing)等，各種新發展使得我們能夠透過多體學(Multi-omics)的方法了解細胞更多層次的資訊。

空間基因體學(Spatial genomics)與配合活體單細胞定序是目前發展的重點技術，未來將能夠顯著的提升單細胞定序所能獲得的數據品質。面臨的主要挑戰有：單細胞定序技術產生之雜訊可能會導致結果的誤差；區別不同類型細胞的主要特徵會因人而異。

Illumina公司是最成熟的定序公司之一，並也有提供單細胞定序服務。該公司使用其開發的NextSeq 550及NextSeq 1000 和2000進行單細胞RNA定序及DNA定序，並且與Bio-Rad公司合作，透過Bio-Rad公司的Droplet Digital技術，提供更完整的單細胞定序服務。

(四) 單細胞生物資訊學(Single-cell Bioinformatics)
單細胞定序會取得龐大的資訊，需要功能強大的分析工具來處理這些數據，因此推動了相關技術的發展。目前的相關分析工具均未發展成熟，且各種分析工具介面與數據處理能力有差距，造成使用者常在解讀數據時出現許多挑戰。隨著機器學習技術的發展，我們可以利用這些技術來處理大量資訊並產生結果與見解；另外大學與研究人員也積極的開發資料分析的技術，並訓練出有能力管理複雜資訊的專業人員。

數個公司都有開發與單細胞分析相關的工具，BioTuring 公司開發的BioTuring Browser能夠於一般筆記型電腦上運作，並且可以一次查看130萬個細胞的數據與3D旋轉。10X Genomics公司開發的10X Loupe Browser是免費的、直覺式的應用程式，它可以對不同基因表現模式進行多維度的分析和比較，不過該軟體目前只支援10X Genomics系統的單細胞分析。

三、推動單細胞分析技術發展之新興技術
下列新興技術也推動了單細胞定序的發展：
(一) 人工智慧(AI)與機器學習(ML)
與傳統的數據分析方法相比，AI與ML可以解決單細胞定序發展上遇到的許多挑戰。使用以AI與ML為基礎的演算法，可以幫助研究人員快速理解單細胞定序的結果，並產生有意義的結論；還可以消除資料中許多沒有幫助的雜訊。

Scailyte公司開發的ScaiVision平台試圖利用AI來改善臨床試驗成功率低，且多數核准的藥物僅對約50%的人有效等問題。為了能夠更精準地開發出藥物，該平台透過在單細胞多體學數據上使用AI來辨識特定病患族群的生物標記物。而Cellchorus公司開發的Time-lapse Imaging Microscopy in Nanowell Grids (TIMING™)平台憑藉著其視覺AI的能力，增強了對細胞功能的理解，能幫助科學家整合細胞和其分子行為。

(二) 空間體學(Spatial Omics)
空間體學正快速發展，不斷有新的技術出現，提高空間體學技術的分辨率和靈敏度，未來將有能力分析組織樣本中的整個轉錄體和蛋白質體。不過空間體學領域競爭十分激烈，投入的發展成本將會下降。

Akoya Biosciences公司開發的The PhenoCycler能夠將玻片上約100個生物標記物進行成像，並繪製細胞圖譜。Nanostring Technologies公司開發的GeoMx DSP是一種原位空間分析工具，可對多個細胞進行轉錄體分析；另外，該公司開發的CosMx SMI可以提供多體學分析，量化多種RNA與蛋白質標靶。

(三) 微流體技術
微流體是一項新興技術，它解決了傳統單細胞分離技術的限制，包括運作時間長、試劑昂貴與樣品製備複雜等；微流體技術有著更省時、成本低且可擴展等優勢。微流體在多種單細胞分析的工作流程中扮演著關鍵的作用，包括單細胞分離、與平行的分析不同細胞。

Inso Biosciences公司開發的微流體平台能夠自動化的從樣品中提取單一細胞，幫助研究人員快速、精確且高通量的進行單細胞分析的樣品製備，解決了在勞動密集的樣品製備過程中，樣品的損失以及樣品品質的維持的問題。

(四) 活細胞定序(Live-cell Sequencing)
活細胞定序是2022年被發表出來的技術，這項技術能夠不破壞及殺死細胞並獲得細胞的轉錄組資訊。它可以準確的識別不同細胞類型與狀態，且不會引起在萃取細胞RNA時對細胞所引發的干擾反應。結合FluidFM (流體力顯微鏡, Fluidic Force Microscopy)，研究人員可以從活細胞中收集極微量，含有mRNA的樣品並進行分子分析，開發出活細胞定序的研究團隊利用該技術研究]免疫細胞在刺激下產生的免疫反應。

(五) 3D基因體(3D genome)
3D基因體技術能夠更完整的描述細胞環境及其異質性，它可以提供有關基因體如何在空間和結構上運作的訊息，並顯示細胞內不同區域之間基因體的交互作用。Single Technologies公司的Theta定序儀使用奈米流體和共軛焦顯微鏡來識別組織樣本中的分子和DNA序列，來執行基於影像的定序工作。

四、單細胞分析技術發展趨勢
(一) 擴張應用範疇
近五年來，與單細胞定序相關的產品與平台持續增加，單細胞定序的適用疾病領域也逐漸擴張，涵蓋以下領域：

(1) 腫瘤學
單細胞分析已廣泛的使用於癌症研究中，該技術的應用有助於理解腫瘤的異質性和腫瘤微環境對於癌症發展所造成的影響，並且隨著技術越來越成熟，精準度和準確度持續的提升。單細胞分析於癌症醫療中將會在診斷、預後預測等任務中成為重要的工具。

(2) 產前檢測
單細胞分析可提供胚胎基因檢測的詳細結果。它的性能優於傳統的產檢技術，可以在同一檢測中檢視非整倍體與突變，並識別遺傳疾病。

(3) 傳染性疾病
單細胞分析是研究病毒、細菌及寄生蟲感染的優秀工具。當細胞與病原體發生反應時，產生相互作用與基因變化，利用單細胞分析可以全面的檢視這些變化，幫助研究人員了解傳染病的致病機制。

(4) 腦部疾病
人類的腦部組成非常複雜，包含了許多神經元，相關的電生理特性機制不容易理解，辨識腦部疾病的致病細胞也是很大的挑戰。目前有研究人員使用單細胞分析來了解與嗜睡症相關的免疫細胞族群表現。

(二) 改進單細胞空間分析能力
目前單細胞分析領域致力於發展空間體學技術與應用，透過新技術如3D基因體技術能夠提升單細胞的空間分析能力，並提高臨床應用的可能性。另外，更成熟的多體學分析與先進的AI與ML整合，將在未來於分析過程中帶來更可靠的數據解釋與結論，進而有機會取代傳統的診斷方法。