随着测序时代的发展，近年来已有研究者利用单细胞多组学技术及空间多组学技术从单个细胞的分子层面及肿瘤细胞在组织内的时空分布层面部分解析了多种癌症的肿瘤异质性成因、异质性发展规律和肿瘤终末期的异质性表型及分子特性。目前这一庞大且需与时俱进的工作仍在继续，例如：时空组学于2023年4月亮相中国细胞生物学学会第十八次全国会员代表大会，来自华大生命科学研究院等专家们围绕空间转录组学的技术发展、创新研究和算法等议题进行了探讨，这将助力肿瘤细胞异质性研究。科学家们对肿瘤细胞异质性的新策略和新技术层出不穷。最新2023年5月发表在Nat Genet杂志的一项研究利用单细胞染色体外环状DNA和转录组测序（scEC&T-seq）技术前沿地探索了染色体外DNA（ecDNA）在癌症中的起源、结构动力学和对肿瘤内异质性的影响。截止到目前，在世界范围内的单细胞数据库中，已报道测序的肿瘤病例数并不算太丰富。据不完全统计，例如胶质瘤的单细胞测序能够公开检索到的病例数仅100多例。因此，未来大规模单细胞多组学测序仍是肿瘤细胞异质性的主要研究手段。此外，张泽民教授在2023年4月Cell杂志上发表的综述中指出：我们需要从对癌细胞本身特性的关注提升到对整个肿瘤“生态系统”的研究。这也是当前肿瘤细胞异质性学科发展的趋势。

肿瘤内部基因变异分布的空间异质性最早是通过对不同肿瘤区域采样进行bulk测序发现的。而单细胞多组学技术彻底揭开了肿瘤异质性神秘的面纱，让研究者得以从整个肿瘤团块为研究对象到单独分析每个细胞的分子水平特征，追踪癌细胞的演化历程和分子变异的异质性。再通过针对性结合自发成瘤基因敲除鼠模型和谱系追踪技术，以及病人来源的肿瘤起始细胞基因编辑等手段模拟整个肿瘤进展过程。正是肿瘤异质性从发生到终末这一过程能够被认知和模拟，个体化治疗才有了研究的媒介。总之，我们能够通过现有的测序技术和生物学手段进行研究，了解肿瘤异质性形成规律，在这种规律下针对每一类患者，解释他们对相同治疗方式响应不同的原因，找寻关键异质性靶点，并根据这些信息制定切合每一名患者的个体化治疗方案，最终消除由于异质性造成的肿瘤耐药。

肿瘤团块中的非肿瘤细胞主要包括肿瘤相关成纤维细胞（CAF）、中性粒细胞、T细胞、巨噬细胞和内皮细胞等。这些细胞的异质性也是造成肿瘤异质性的关键因素。目前有关个体化治疗的最新研究中不乏针对非肿瘤细胞异质性的报道。2023年2月在Nat Biotechnol杂志上发表的一项研究通过构建单细胞表达图谱将组织的复杂性分解到单个细胞的水平，该图谱整合了来自412个肿瘤和12个正常器官的约140万个肿瘤细胞、肿瘤浸润的正常细胞和无肿瘤的正常细胞。使用了一种随机森林（Random forest）和卷积神经网络（Convolutional neural networks）的两步筛选方法来选择对区分单个恶性细胞和正常细胞贡献最大的基因对。基于跨单个细胞的配对基因的组合表达模式，针对AND、OR和NOT逻辑门评估肿瘤覆盖率和特异性。单细胞转录组偶联表位分析验证了在卵巢癌和结直肠癌中发现的AND、OR和NOT转换靶点。2023年1月在Cancer Cell杂志的一项综述指出：新的多维分析平台的发展，如单细胞转录组测序和高维流式细胞术，对免疫细胞生物学产生了前所未有的见解，尤其是CD8+ T细胞。这种融合揭示了肿瘤浸润免疫细胞在单个肿瘤、跨肿瘤类型和癌症个体之间的显着异质性。利用产生大量数据的组学技术研究复杂肿瘤微环境面临很多机遇和挑战，这些技术目前同样具有局限性。

希望未来我们能够把握机遇，迎接挑战，破除局限，融合领域，在新测序时代的背景下，加速对肿瘤异质性的研究步伐，进一步优化个体化治疗方案，达到视角更开阔，靶向更精确的更高要求。

肿瘤异质性一直是肿瘤治疗的挑战之一，是实现临床精准诊治和克服治疗耐药的重大挑战。近几年，得益于分子生物学、人工智能和信息科学技术等学科的飞速发展，我们对肿瘤异质性的认识逐渐加深。通过整合肿瘤免疫和肿瘤代谢，利用基因组学、蛋白质组学、甲基化组学等多组学技术方法，深入研究肿瘤发生发展过程中异质性的作用机制，并不断发现肿瘤的不同亚型。基于对肿瘤的系统精准分型，驱动基因和潜在治疗靶点也层出不穷，为肿瘤的个体化精准诊治提供了理论基础。同时，临床前研究和临床队列建立的逐渐成熟，为新型联合治疗策略走向临床提供了循证医学证据。在人工智能大数据的背景下，以肿瘤代谢和肿瘤免疫为主要研究方向，依托生物样本库和临床样本数据的支持，对肿瘤基因组和多组学的研究、描述和编辑将会更加完善和深入。在精准医学时代，肿瘤的个体化治疗将改善肿瘤患者的总体生存，提高其生存质量，使患者真正受益。