肿瘤细胞的突变速率非常快，是一种高度异质的组织。确定肿瘤组织中是否存在或存在哪些细胞亚群（或者叫克隆）具备转移能力，哪些克隆对化疗药物是敏感的，这些信息对于临床工作都非常有帮助。不同癌种、不同阶段、不同病人的肿瘤微环境免疫浸润以及免疫图谱情况差异巨大，这解释了为什么有大量病人无法从免疫治疗中获益。免疫治疗的研发管线主要集中在组织水平的分子特征，对免疫治疗药物靶向的细胞和途径等机制缺乏透彻的了解，因此限制了临床试验的成功率。如果获得了免疫治疗前后靶细胞和作用途径的详细图谱，无疑可以大大促进免疫疗法的研究进展。
谁是未来药物开发的主流工具
传统的肿瘤治疗方法通常是先进行肿瘤的形态学和组织学诊断，然后根据肿瘤的位置和类型确定治疗方案。NGS技术和生物信息学的发展“破译”了肿瘤细胞的密码，促进了靶向治疗和免疫治疗实现个性化医疗。但是目前的个性化医疗仅个性化于个体水平。然而，个性化医疗科研无法针对药物靶向体内的不同细胞及其信号进行深入解析。免疫治疗药物对肿瘤微环境的作用是多种层面的，如1)，激活肿瘤内部的CD8+ T细胞，2)，抑制免疫抑制细胞，如Treg等，3)，激活DC细胞，4)，分泌促进招募免疫细胞的分子等。
单细胞测序技术可以有效评估免疫治疗促使的肿瘤微环境内不同细胞的分子水平的差异，帮助我们更好地了解免疫治疗的具体机制，筛选更好的动物模型，开展更精细的免疫疗法药效评估，揭示不同癌种不同病人肿瘤耐药的分子机制，筛选更新的免疫治疗靶点。
动物模型筛选
目前开发肿瘤免疫药物的一个关键方式是使用临床前动物模型。虽然许多重要的发现都是通过临床前动物模型实现的，但是这些动物模型往往都是高度可变的，并且时常不能准确地概括人类肿瘤患者的反应。Zilionis等对肺癌患者和一种肺腺癌小鼠模型中髓系细胞的分析显示，两者之间的单核细胞和树突状细胞具有相当大的保守性，但巨噬细胞亚群的差异很大。
因此，利用单细胞测序技术获得不同动物模型的细胞图谱，并将之与病人图谱进行比较后找到与患者肿瘤微环境分子和细胞特征相似的动物模型，从而用于正在开发的特定药物的临床前研究。
免疫疗效评估，开发协同疗法
虽然免疫治疗目前已经取得了巨大的进展，但大多数患者对一线治疗的单一治疗效果不佳。研究者发现对于免疫治疗的组合具有巨大的潜力。
经典的组合方式是抗CTLA-4和抗PD-1的联合组合。这种组合已经证明对治疗黑色素瘤等癌症的有效单药疗法，目前已经正在其它癌种中进行临床试验。单细胞图谱的分子分辨率描绘联合免疫疗法在临床前或临床试验中的潜在协同、相加、中性或拮抗的细胞和活性分子。Gubin等用单细胞测序技术和质谱流式技术评估单用抗CTLA-4或抗PD-1以及两者连用的疗效。联合疗法增加了特异性CD4+ T细胞和单核细胞亚群的扩增，降低了特异性巨噬细胞群体的丰度。
新靶点开发
免疫治疗单药治疗以及联合治疗在不同癌种之间的疗效不尽相同。Goswami等通过对多个癌种的免疫细胞进行质谱流式分析方法分析了不同T细胞图谱，鉴定到胶质细胞瘤的多个病人具有较高丰度的CD73Hi的巨噬细胞，开发CD73作为一个免疫治疗新靶点。
单细胞技术助力药物临床试验
对肿瘤患者的肿瘤进行单细胞测序图谱分析，可以确定不同分类患者（如疾病分期、分子分型）肿瘤微环境的差异，或有反应和无反应患者的差异，更好的理解治疗的作用机制，并在此基础上开发针对标记物以及新的治疗靶点。
结论
传统的高通量筛选是现代药物发现的基础。但是受限于监测技术，无法针对体内各类不同细胞的作用途径和分子机制进行分析，无法评估药物对不同类别细胞的响应。单细胞测序技术对药物研发提供了新的视角，预计在不久的将来，单细胞技术将成为药物开发的重要工具，并将推动免疫疗法的研发革命。