EinzelzellAnalysen

Einzelzellanalysen bezeichnen wissenschaftliche Methoden, die die Eigenschaften einzelner Zellen untersuchen, um Heterogenität in Zellpopulationen sichtbar zu machen. Im Gegensatz zu Bulk-Analysen liefern sie Daten auf Einzelzellebene und ermöglichen Einblicke in unterschiedliche Zelltypen, Entwicklungszustände und Reaktionsmuster.

Zu den zentralen Techniken gehört die Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq), die Transkriptome einzelner Zellen erfasst. Weitere Ansätze umfassen single-cell DNA-Sequenzierung (scDNA-seq) zur Analyse von Mutationen oder Kopienzahlveränderungen, ATAC-Sequencing (scATAC-seq) zur Messung der Chromatinzugänglichkeit sowie einzelne Proteom-Methoden wie CyTOF oder CITE-seq, das proteomische Signaturen mit Transkriptomdaten kombiniert. Räumlich aufgelöste Varianten wie die räumliche Transkriptomik ermöglichen die Lokalisierung von Signalen im Gewebeschnitt.

Der typische Workflow umfasst Probenaufbereitung, Einzelzellenisolierung (z. B. mikrofluidische Systeme oder FACS), Bibliotheksvorbereitung und Sequenzierung. Die anschließende Datenanalyse umfasst Qualitätskontrolle, Normalisierung, dimensionsreduzierende Verfahren (PCA, t-SNE, UMAP), Clustering und die Identifikation von Zelltypen sowie differentielle Expressionsanalysen. Fortgeschrittene Analysen umfassen Trajektorien- oder Pseudotime-Ansätze, RNA-Velocity, sowie die Integrations- und Batchkorrektur mehrerer Proben.

Anwendungsgebiete reichen von Entwicklungsbiologie über Krebs- und Immunbiologie bis hin zu Neurowissenschaften und Organomik. Vorteile der Einzelzellanalysen liegen in der Aufdeckung seltener Zellen, der detaillierten Zustandskarten und der Nachverfolgung differentieller Dynamiken; Herausforderungen bestehen in technischer Rauschentfernung, Dropouts, Kosten, Rechenaufwand und dem Verlust räumlicher Kontext bei der Gewebeaufbereitung. Zukünftige Entwicklungen zielen auf verbesserte Multi-Omik-Ansätze und räumlich aufgelöste, klinisch nutzbare Anwendungen.