人类细胞图谱的重要性
尽管遗传研究已经映射了超过100,000个疾病相关变异，但我们仍不清楚这些变异在哪些细胞中活跃，以及它们执行哪些功能。
人体有估计37.2万亿个细胞，涵盖惊人的多样性，每种细胞类型和状态都受到个体多样性的影响，如血统、地理、年龄、性别和生活经历，并且随着时间的推移而不断变化。
人类细胞图谱的构建
新的实验室和计算技术，包括大规模单细胞和空间基因组学，以及AI/ML和数据科学的显著进展，使得生成这样的图谱成为可能。
HCA被广泛定义为地图的集合，类似于地理图集，细胞地图可以覆盖不同的器官，并提供这些细胞的不同视图。
细胞图谱的五种视角
细胞普查：
目标是系统地发现、编目和描述所有组织、器官和系统中存在的细胞类型和状态。 需要大规模、全面的实验和算法来整合、解释和分析数据，生成可测试的预测。 初步图谱包括注释的组织和器官参考数据对象，形成人类细胞图谱v.1的初稿。
作为体内细胞的多模态、多尺度3D地图，跨越不同测量模态和长度尺度。 需要知道细胞的内在组织方式以及它们在外部的位置，这需要一个共同的坐标框架。 实验上，现在可以在2D切片和3D整个组织中对细胞和分子进行分析。 计算上，现代AI/ML提供了学习多尺度、多模态表示的可能性。
将基因型与细胞和组织特征的表型联系起来，捕捉人类多样性的关键特征。 需要足够的统计力来更好地包含人类多样性，可能需要比目前多十倍的细胞/组织研究。 计算分析对于识别细胞和组织特征的遗传基础至关重要。
作为发育的4D地图，至关重要地理解不同细胞类型和复杂组织结构是如何在健康发育中形成的。 发育细胞图谱旨在映射和表征从受精到出生的所有主要器官和组织类型的细胞。 需要结合命运图（关联当前细胞状态与未来潜力）、谱系图（追踪细胞分裂事件序列）和形态发生图（细胞移动和形态形成）。
作为生物学的基础模型，统一所有这些方面，并帮助转变医学。 基础模型是大规模、预训练的机器学习模型，具有跨广泛下游任务的通用能力。 这些模型不仅学习共享表示，还具有生成能力，能够从一种模态生成另一种模态。
细胞图谱对医学的影响
HCA的实验室方法、参考数据和算法已经成为从基础生物学到转化医学的生物医学研究的不可或缺的一部分。通过结合包括模型生物在内的图谱，以及人类遗传数据、纵向捐赠者和患者样本以及高通量扰动筛选，将进一步揭示人类健康和疾病的机制。
