单细胞测序是在单个细胞水平对细胞的分子信息进行检测。与传统测序不同，我们需要先将实体组织或体液中的细胞群分离成单个细胞，再通过对DNA 或 RNA 进行一定倍数的扩增使其达到现有测序技术的最低检测水平，用于基因组和转录组测序，或直接对单个细胞进行表观遗传学测序，从而检测出细胞的异质性等关键信息。而传统的测序则是在群体细胞水平上进行的，最终得到的测序信号值其实是多细胞的平均水平，故而丢失了异质性的信息。2011年，Nature Methods将单细胞测序列为当年度值得期待的技术之一[1]；2013年1月，Science杂志将单细胞测序列为年度最值得关注的六大领域榜首[2]；2014年1月，Nature Methods将单细胞测序列为 “Method of the Year 2013”[3]。2020年1 月6号Nature Methods将单细胞多组学评为了“Method of the Year 2019”[4]，并在线发表5篇相关文章。目前，单细胞测序已广泛应用于肿瘤异质性、免疫微环境、神经科学、胚胎发育、细胞分化等领域的研究。 2018年以来，越来越多的药物研发机构开始注意到单细胞测序技术在药物研发上的优势。首先是通过分析不同病人样本的单细胞图谱来挖掘潜在的靶点（细胞、通路和分子），主要是在RNA和蛋白水平上筛选及验证细胞特异性表达的药物靶标。其次，探究病人组织微环境中细胞类型与分子特征的相关性，如靶标与特定的免疫细胞或基质细胞、信号通路、空间位置、受体配体等的相关性，从而更好地确定靶标的作用方式及细胞-细胞相互作用。一旦确定了靶点，需将候选模型与病人的单细胞表达谱进行比较，以确定最匹配的模型。并且单细胞测序还能用于进一步探究细胞构成及基因表达在用药前后的变化，及治疗有效/无效之间的差异，以评估治疗过程及新药物的有效性；此外，对不同药物及其组合进行单细胞测序比较，还可筛选最佳治疗组合。单细胞测序技术以其高通量、高分辨率的特点，使人们开始意识到它在药物研发中的巨大潜力，包括在单细胞水平上进行高通量地药物靶点筛选、药代动力学分析、药效评价等，极大地缩减药物发现周期、节约新药研发成本。单细胞测序技术为新药研发注入新的希望，有助于药物研发机构优化新药研发管线。