单细胞分析

p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 什么叫做单细胞基因测序(Single-Cell Sequencing)? /span /p p 　　一句话说，就是单个细胞水平上对基因组进行测序。2013年，自然杂志把年度技术授予了单细胞 a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/application/SampleFilter-S01-T000-3-1-1.html" target=" _self" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 基因测序 /span /a (Single Cell Sequencing)，认为该技术将改变 a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/application/SampleFilter-S01-T000-3-1-1.html" target=" _self" span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 生物界和医学界 /span /a 的许多领域。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 我们为什么要进行单细胞基因测序? /span /p p 　　传统的测序方法，无论是基因芯片或者二代基因测序技术(Next Generation Sequencing，NGS)都需要从超过10万个细胞中提取一大堆(bulk)DNA或者RNA，而提供的信息是一大堆细胞的平均值。但是传统的方法，对于理解人体细胞的多样性有着明显的局限性。 /p p 　　在人体的每一个组织中，比如说，肾脏组织，拥有着大量不同的细胞类型，每一种细胞类型有着独特的起源和功能。每一个细胞的谱系和发展的状态又决定了每个细胞如何和周围的细胞和环境如何反应，把基因测序应用到单个细胞层面，对于我们理解细胞的起源，功能，变异等有着至关重要的作用。 /p p 　　关于二代基因测序已经详细在我们的前期两篇深度报告中进行了介绍，在本篇报告中，我们将详细解读单细胞基因测序，以及该技术对癌症，辅助生殖以及免疫学等领域带来的新的突破。 /p p 　　 strong 一、单细胞基因测序行业：刚启程，面临引爆点 /strong /p p 　　BCC Research的一项分析报告指出，2014年全球单细胞分析(Single-cell Analysis)的市场达5.4亿美金，预测将从2015年的6.3亿美金增长到2020年的16亿美金，复合增长率达21%。根据GENReports的报告，关于单细胞分析的文章发表在过去的几年也有着爆发性的增长。 /p p style=" text-align: center " 　　图2：单细胞分析的文章发表数量 /p p style=" text-align: center " img title=" 1.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/006c9fd7-a2cd-46b2-a028-18b51b5ea3cd.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：GEN，民生证券研究院 /p p 　　其中，传统的单细胞基因组学主要是由基因芯片和PCR主导的，随着二代基因测序的成本以超摩尔定律下降，目前单细胞基因组学逐渐由二代基因测序技术接棒。 /p p 　　和qPCR在90年代的发展一样，目前所有的刺激因素(高度的科研兴趣，生物医药巨头公司的关注等)正在解锁这个市场，单细胞基因测序行业正面临引爆点。 /p p 　 strong 　二、单细胞基因测序的基本流程：单细胞分离--基因组扩增--测序和分析 /strong /p p 　　单细胞测序，简单地说，主要经过如下的步骤：单细胞的分离--DNA/RNA的提取和扩增(全基因组扩增和全转录组扩增)---测序以及后续的分析和应用。 /p p style=" text-align: center " 　　图3：单细胞测序的步骤 /p p style=" text-align: center " img title=" 2.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/782ee757-3c06-4a1b-9103-4c7336ac2929.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Recent advances and current issues in single-cell /p p style=" text-align: center " sequencing of tumors，民生证券研究院 /p p 　　2.1 单细胞的捕捉和分离 /p p 　　单细胞测序的第一步是单细胞的分离和提取，目前的方法主要有如下几种方法：流式细胞术，激光捕获显微切割技术以及微流控技术。 /p p style=" text-align: center " 　　图4：单细胞分离的三种方式：流式细胞术，激光捕获显微切割以及微流控技术 /p p style=" text-align: center " img title=" 3.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/ea66e087-c9b2-4930-a4d3-50025543fe8b.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Technologies for Single-Cell Isolation，民生证券研究院 /p p 　　1)流式细胞术 (Flow Cytometry) /p p 　　是指通过对于悬浮于流体中的细胞或者其他颗粒进行定量分析和分选的技术。在各种流式细胞仪中，大家主要讨论的是荧光活化细胞分类计FACS(Fluorescence Activated Cell Sorting)系统分离单细胞。定量原理：待测细胞经特异性荧光染料染色后，加入样品管中，经过测量区，由染色后的细胞在激光照射下的荧光产生的电信号来进行定量分析 分选原理：通过流束形成含有细胞的带电液滴来实现的。 /p p 　　2)激光捕获显微切割技术Laser Capture Microdissection(LCM) /p p 　　LCM技术可以在显微镜直视下快速、准确获取所需的单一细胞亚群，甚至单个细胞，从而成功解决了组织中细胞异质性问题。其基本原理是通过一低能红外激光脉冲激活热塑模-乙烯乙酸乙烯酯(EVA)膜，在直视下选择性地将目标细胞或组织碎片粘到该膜上。 /p p 　　3)微流控技术(Microfluidics) /p p 　　微流控技术是一种用于精确控制微量液体的技术。微流控芯片是实施该技术的平台，通常通过细微的管道对液体实施操控，微流控对液体的操控尺度, 刚好适合于单细胞样品的处理操作。 /p p 　　2.2 全基因组扩增 (Whole Genome Amplification. WGA)/ 全转录组扩增 (Whole Transcriptome Amplification，WTA)：单细胞测序的难点 /p p 　　2.2.1 主要的三种全基因组扩增技术，各有优势 /p p 　　由于在单细胞中的DNA和RNA的数量非常小(几个pg)，用传统的测序仪无法检测，所以科学家们必须首先对这些分子进行扩增，同时尽量的减少错误。目前的全基因组扩增技术主要有三种：简并寡核苷酸引物PCR扩增(DOP-PCR)，多重置换扩增(MDA) 和基于多次退火和成环的扩增循环(MALBAC)。 /p p 　　1)基于PCR技术的全基因组扩增技术，例如DOP-PCR(简并寡核苷酸引物PCR扩增) /p p 　　DOP-PCR是一种部分随机引物法, 其引物构成为3& amp #8242 -ATGTGG-NNNNNN-CCGACTCGAG-5& amp #8242 ；主要 利用3& amp #8242 端ATGTGG这6个在人体中分布频率极高的碱基作为引导, 以6个碱基的随机序列来决定特异的扩增起始位点，从而达到扩增整个基因组的目的。 /p p 　　2)多重置换扩增(MDA) /p p 　　MDA是一种等温的链置换扩增反应, 其使用随机的6碱基引物在多位点和模板链结合, 接着利用 phi29DNA 聚合酶很强的模板结合和置换能力实现对全基因组的扩增。 /p p style=" text-align: center " 　　图5：DOP-PCR和MDA全基因组扩增技术简介 /p p style=" text-align: center " img title=" 4.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/d9b0aef0-e3b1-4c63-8313-c20796064bb3.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Single-cell genome sequencing: current state /p p style=" text-align: center " of the science，民生证券研究院 /p p 　　3)MALBAC(Multiple annealing and looping-based amplification cycles)基于多次退火和成环的扩增循环 /p p 　　通过采用特殊引物，使得扩增子的结尾互补而成环，从而达到近乎线性的扩增,该技术是哈佛大学谢晓亮教授团队发明的。 /p p style=" text-align: center " 　　图6：MALBAC全基因组扩增的示意图 /p p style=" text-align: center " img title=" 5.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/83e2f828-d990-4b9c-afd6-bd692fc52888.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Single-cell sequencing by Doug Brutlag，民生证券研究院 /p p 　　表1：三种类型的全基因组扩增方式比较 /p p style=" text-align: center " img width=" 600" height=" 302" title=" QQ截图20160302115018.jpg" style=" width: 600px height: 302px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/297e4e6e-a134-4101-a297-456cd703c3af.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Single-Cell Sequencing Technologies: Current and Future， /p p style=" text-align: center " 民生证券研究院 /p p 　　Navin 在研究报告中指出(来源：Cancer genomics: one cell at a time)，对于检测CNV(Copy Number Variation)的时候，DOP-PCR以及MALBAC较有优势，另一方面， MDA方法一般用来检测点突变。Gawad et al., (2015)更是指出，三种全基因组扩增技术并没有明显的胜者，具体方法的使用取决于研究的目的。 /p p 　　2.2.2 全转录组扩增 /p p 　　一个哺乳动物的单细胞大约含有10pg的RNA，其中mRNA大约在0.1-0.5pg，并不能满足目前测序平台的要求，所以需要进行全转录组扩增技术。 /p p 　　单细胞中提取的RNA首先经过逆转录出cDNA，然后对逆转录生成的cDNA进行扩增。目前主要的转录组扩增技术主要包括如下几种：传统的PCR，改进的PCR，T7-in vitro 体外转录组扩增以及Phi29聚合酶扩增。 /p p 　　三. 单细胞测序的主要应用：癌症，辅助生殖以及免疫学领域 /p p 　　当单细胞被分离，细胞内的DNA/RNA被提取和扩增后，二代基因测序(Next Generation Sequencing)可以用来进行后续的测序。当把基因测序应用于单个细胞层面，在下游应用领域有着先天独到的优势。 /p p 　　3.1单细胞基因测序技术有助研究癌症起因和治疗 /p p 　　首先谈一下癌症的异质性：中晚期的肿瘤或由一系列的肿瘤克隆组成，每一种克隆有着独立的变异，形态和药物反应。对于肿瘤克隆精准的诊断非常重要，因为一个占据原发性肿瘤5.1%的亚克隆种群在复发的时候可能成为主要的致病因素。 /p p style=" text-align: center " 　　图7：肿瘤的异质性 /p p style=" text-align: center " img title=" 6.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/88b49609-3a47-4577-ad2a-7e9b36b6a4dc.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Illumina，民生证券研究院 /p p 　　实体瘤由一系列不同的细胞组成，包括癌症纤维细胞，内皮细胞，淋巴细胞，巨噬细胞等。同时，实体瘤由多个肿瘤克隆亚种群构成，使得临床样本的分析更加复杂。当多个肿瘤克隆同时存在时，标准方法检测的要么是平均信号要么是主要的克隆群体(并不一定是最致病的)的信号。 /p p 　　而同时，肿瘤的异质性和癌症产生抗药性以及转移密切相关，所以，单细胞测序开始用来检测肿瘤内基因异质性，对于癌症起因以及后续治疗的研究非常关键和重要。 /p p 　　例如，Navin et al.(2011), 利用单细胞基因测序的方法(流式细胞术提取细胞-全基因组扩增-NGS)，在某个乳腺癌肿瘤组织中检测了100个乳腺癌细胞的CNVs，覆盖度大约6%，发现了三种完全不一样的克隆亚种群。 /p p 　　除了肿瘤细胞，单细胞基因测序同样可以应用于循环肿瘤细胞(Circulating tumor cells)和外周血播散肿瘤细胞DTC(disseminated tumor cells)，该部分内容将在后续的研究报告中深入讨论。 /p p 　　3.2 单细胞基因测序助力辅助生殖 /p p 　　PGS(Pre-implantation Genetic Screening)是胚胎注入前遗传学筛查，主要是通过检测胚胎的23对染色体结构、数目，来分析胚胎是否有遗传物质异常 PGD(Pre-implantation Genetic Diagnosis)，主要用于检测胚胎是否携带遗传缺陷的基因，关于PGS/PGD的介绍，请参考我们之前的行业深度《基因+大数据的颠覆：从癌症基因测序到辅助生殖》。 /p p 　　PGD过程中，目前主要有三种方式获得活检材料：1)卵子的第一极体和第二极体 2)培养至第3天胚胎卵裂期的卵裂球细胞(一般取1-2个细胞) 3)培养第5天左右的囊胚细胞。 /p p 　　例如，牛津大学的Dr.Dagan Wells团队，通过对囊胚细胞进行单细胞基因测序，选择健康的胚胎植入。另外，谢晓亮教授团队通过对女方卵细胞极体细胞进行测序，结合胚胎选择，选择正常的胚胎移植。 /p p style=" text-align: center " 　　图8：卵母细胞减数分裂产生极体的过程 /p p style=" text-align: center " img title=" 7.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/a1c2724b-0f2c-4b27-9eca-d304dccd613c.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Genome Analyses of Single Human Oocytes，民生证券研究院 /p p style=" text-align: center " 　　(注：其中PB1和PB2是第一极体和第二极体) /p p 　　3.3 单细胞基因测序打开免疫报多样性研究之门 /p p 　　用单细胞基因测序分析免疫细胞的原因是现存的多样的病原体导致了免疫细胞的高度异质性，传统的检测方法，取样来自一大堆细胞，低估了单个免疫细胞的多样性，所以我们需要更加精确检测单个免疫细胞的遗传物质，从而理解机体复杂的免疫机制。正如开篇提到的Juno收购的单细胞基因测序公司AbVitro致力于T细胞和B细胞的基因测序。 /p p 　　图9展示了对单个T细胞受体基因测序(TCR Sequencing)的流程。TCR & amp #945 和& amp #946 mRNA经过逆转录，扩增，重叠延伸，目的基因被选择性地进行PCR扩增以及后续的分析。 /p p style=" text-align: center " 　　图9：TCR Sequencing过程 /p p style=" text-align: center " img title=" 8.png" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/04e7c357-80bd-4709-89dc-92ee07a28fa9.jpg" / /p p style=" text-align: center " 　　资料来源：Pairing of T-cell receptor chains via emulsion PCR， /p p style=" text-align: center " Illumina，民生证券研究院 /p p 　　四. 单细胞基因测序未来的发展之路 /p p 　　在目前来看，单细胞基因测序还处在非常初级的阶段，也面临很多技术的挑战，包括：如何高效的分离细胞，全基因组无偏差的扩增，以及下游的数据分析等。但各大生物医药巨头都已经目光锁定了这个方向，除了今年初Juno收购AbVitro(单个T细胞和B细胞进行基因测序)，去年八月BD公司收购了单细胞测序公司Cellular Research。Illumina也通过和Clontech合作，推出了单细胞RNA测序服务。 /p p 　　我们认为，未来的基因测序一定朝着更精准，更微观的方向前进，如今，单细胞测序正面临着一场革命，在单个细胞层面让我们在前所未有的水平理解基因组学，表观基因组学和转录组学的多样性。 /p p 　　背景案例： /p p 　　2016年1月，肿瘤免疫疗法的领头羊公司Juno宣布以1.25亿美金的股票和现金收购波士顿的一家单细胞测序公司：AbVitro Inc.。 AbVitro公司的技术起源于哈佛大学George Church的实验室，AbVitro的技术包括对单个T细胞和B细胞进行基因测序，帮助科学家们理解T细胞受体(T cell receptor & amp #945 和& amp #946 链的基因的复杂性。 /p p 　　图：Juno收购AbVitro之后的布局 /p p style=" text-align: center " img title=" 9.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201603/noimg/6ef1eca1-dc46-4600-9c6d-d95f77a85f9e.jpg" / /p

近日，中国科学院微电子研究所健康电子中心研究员黄成军、副研究员赵阳团队，在单细胞电学特性流式分析方法及高通量实时分析仪器研究方面取得重要进展。 单细胞电学特性生物传感与分析技术为单细胞生物物理学研究提供了新维度。该技术已被证明在全血分析、肿瘤细胞分型和免疫细胞状态评估方面具有重要的应用潜力。然而，现有的电学检测方法难以实现高通量实时性分析，限制了需要大量系统实验的单细胞电学特性研究的开展。 面该团队提出了快速并行物理拟合求解器，仅需0.62 毫秒即可在线求解出单个细胞膜比电容和细胞质电导率。与传统求解器相比，在不损失准确度的前提下，速度提升了27000倍，且不需要任何数据预采集和预训练过程，进一步实现了基于物理模型信息的实时阻抗流式细胞分析仪（piRT-IFC）（图1）。该技术可在50分钟内实时表征高达100902个单细胞，具有高稳定性、高通量、实时化和全流程自动化等特点。作为示范应用，该团队对药物处理后HL-60中性粒细胞脱粒现象这一典型的快速变化的生物过程进行实时表征分析。与普遍采用的神经网络辅助加速方法对比研究表明，piRT-IFC具有速度快、准确度高和泛化能力强的优势，具备广泛的应用潜力。 相关研究成果以piRT-IFC: Physics-informed real-time impedance flow cytometry for the characterization of cellular intrinsic electrical properties为题，发表在《微系统与纳米工程》（Microsystem and Nanoengineering）上。该研究由微电子所和计算技术研究所合作完成。近年来，该课题组面对单细胞物理特性检测存在敏感机理不明和技术实现困难等关键技术瓶颈，开创性提出了基于微流控技术的“交叉压缩通道”敏感新原理和单细胞电学模型，建立了基于微流控芯片的单细胞电学特性高通量定量检测方法，检测参数包括细胞膜比电容和胞浆电导率，通量比膜片钳等常规方法高10000倍，并进一步研发出实时高通量单细胞电学特性流式分析仪（图2）。仪器入选中国科学院自主研制科学仪器名录，与首都医科大学宣武医院、首都医科大学附属北京胸科医院、计算所等单位合作，成功用于脑卒中动物模型、癌症病人样本、药物模型等领域的多种细胞的分析，为肿瘤/脑卒中等精准诊断、药物筛选等提供了有力工具，并发现了新型标志物，验证了相关药物候选分子的作用、获得授权专利。研究工作得到科学技术部、国家自然科学基金委员会、北京市、中国科学院的支持。阻抗流式细胞分析仪（piRT-IFC）原理样机、核心微流控芯片、设备交互界面、典型结果和自动化实时数据处理流程 图2. 基于微流控芯片技术的单细胞电学特性活体单细胞分析仪（左）及核心微流控芯片（右）

学理工的人大概都有这样的感觉，很多规律和现象都可以用理论、公式或算法来描述及推导。只要知道了所有的条件，便能预测结果。反过来，也可以通过现象反推关键的成因。久而久之，我们也习惯并爱上了这样逻辑清晰、条理分明的世界。以至于我们时常因为意外的结果徒然而叹，也为寻找到那孜孜以求的&ldquo 理&rdquo 而欢欣鼓舞。抛开现实里的林林总总，理工男女的生活可以很简单&mdash &mdash 以&ldquo 理&rdquo 立身，有&ldquo 理&rdquo 走遍天下，无&ldquo 理&rdquo 无地容身。这样的准则对某些人来说甚至可以上升到人生哲学的高度&mdash &mdash 直到他们遇上了生物学。 　　相比数理化，生命科学相当&ldquo 后进&rdquo 。在数理化已经发展到有相当完整的理论体系的今天，生物学，尤其是分子生物学可谓是才刚刚起步。&ldquo 不幸的&rdquo 生物工作者还处于认知的原始积累阶段。我们研究的几乎每一个对象，每一种方法，大概还没有可以宣称已经研究透彻的例子&mdash &mdash 即使对象是简单如病毒这样连生命都算不上的活性大分子。实验不能重复，现象无法解释这样的事在生物实验室里是家常便饭。许多人都遇到过PCR扩增失败，或电泳多出一条带这样的事。多数选择再做一次看看，而不是寻根究底。因为整个系统太复杂、变量太多太多了。 　　 　　系统的复杂程度太高是一方面，另外一个原因是研究手段的局限(当然还有更多客观原因，非本文主旨所以省略)。微观世界的研究手段的升级依赖于其他科学门类的进步，对手段的依赖必然导致方法论的单调。在分子和细胞生物学领域，许多人习惯用宏观思维去理解微观世界，比如重视群体现象而忽视个体差异，用一群相关的细胞代替一个系统。而对一个复杂的系统用笼统的手段进行研究，得出的结论自然是粗浅的。 　　虽然没人做过统计，但据估计至少95%以上的现代生物学研究成果是建立在对细胞群体的研究基础上。忽略细胞异质性(Cellular Heterogeneity)的方法固然降低了系统的复杂度，简化了流程。其带来的生物信息不可逆的丢失也是显而易见的。这种平均化的方法必然导致信息的稀释或丢失，在某些情况下甚至会让人得出矛盾的结论。另外，该方法让发现并分离细胞群体中的&ldquo 异类&rdquo 的尝试变得难上加难。如此，只有强信号才有可能被检测到。而这不仅让以往科学家们的努力有了不过是摘取了低处枝条上果实的意味，也让部分成果的准确性打上了问号。 　　单细胞分析技术正是解决上述问题的方法，其中最引人注目的是单细胞测序技术(Single-Cell Sequencing)。然而，细胞异质的不确定性导致需要同时分析很多单细胞以消除小量样品可能带来的偏差，而这直接和实验可行性挂钩。幸运的是，由于技术的进步和费用的降低，单细胞测序技术近年来已得到迅速推广。通过对单个细胞的逐个测序，信息的精度、深度，以及信息量可获得几何级数的增长，随之带来的是我们对具体对象更加翔实和准确的了解。而且，通过数学方法，高度相关的细胞可以被整合起来当作亚群体处理以部分消除单个细胞的随机异质性，或者按相关性重排以构建全新的不依赖于传统时间轴的图谱。这些新手段已经给我们带来了一些前所未有的认知。那些前沿科学家们所取得的成就，同时也刺激着更多的人加入他们的行列，形成了正反馈。 　　近年来，单细胞测序逐渐大众化，相关的论文发表数量在2010年后呈指数增长之势，在高品质期刊上发表的单细胞研究成果屡见不鲜。其产生的影响深远，以致Nature Methods将单细胞测序选为2013年度重大技术，并在2014年首刊专述。在后面的文章中我将会挑选几篇有代表性的文章谈谈它们的意义。有意思的是，二代测序技术已经在2007年当选Nature的年度重大技术。单细胞研究的流行无疑让它的使用拓展到了更广阔的领域。 　　单细胞研究不仅在DNA和RNA测序方面取得了极大的进展，单细胞质谱分析(Mass Cytometry)也正在逐渐得到更多的关注。该技术用带有重金属原子标记的单克隆抗体对细胞表面和细胞内的关键蛋白进行标记，然后依次等离子化细胞，通过质谱分离重金属原子并分析其丰度来获取相应蛋白在各细胞内的表达情况。该技术也叫质谱流式细胞技术，相比荧光流式细胞技术，其主要特点是背景低、通道互扰小，所以可以同时分析更多的蛋白质。如今可用的重金属标记已达35种，这是基于荧光的检测手段无法企及的(最新的荧光流式技术可一次检测16-18种蛋白)。该技术可以一次分析百万量级的单细胞，而且没有理论上限，超出单细胞测序几个数量级。因此可以用来构建非常详细的细胞关联图，尤其适合分析高复杂度的系统，比如血液中的细胞。另一方面，单细胞质谱无法像测序那样对全基因组进行分析，但是由于它是直接对细胞的功能的执行者&mdash &mdash 蛋白质进行解析，跳过了对细胞内各种基因表达调控机制的考量，其意义是非常明显的。 　　此外，单细胞测序技术让微流控芯片技术(Microfluidics)得到了发展。除了在制备单细胞测序文库方面具有优势以外，该技术在其他领域内的应用也得到了拓展，如在微流控环境中进行细胞培养。该方法可将少数细胞分离到纳升级(nL)的独立单元中分别培养并进行定向引导，然后可以立即利用微流控系统制备测序文库。在干细胞研究以及生物制药领域，该技术应该有着广阔的应用前景。 　　在单个细胞层面的研究近年来经历了井喷式的增长。然而，其应用主要体现在基础研究中。目前临床上唯一被使用的单细胞检测法是胚胎植入前遗传学诊断(PGD, Preimplantation Genetic Diagnosis)。循环肿瘤细胞(CTCs, Circulating Tumor Cells)虽然在定义上是存在于循环系统中的极少量单个细胞，临床上仍然是先富集然后进行整体分析。对单个CTC进行分析的必要性已有探讨，但开发出相应的技术并在临床上被接受还有一段路要走。