目前單細胞高通量篩檢方法僅提供細胞存活率、增殖或細胞形狀的變化等粗略的讀數以及特定的分子機制，如磷酸化酶被阻斷。因此，這些方法仍會無法檢測到微小的基因表現或細胞狀態的變化，進而遺漏單細胞受干擾時內部的作用機制或所測試藥物的副作用或抗藥性機制。
為了解決上述的困難，以威斯康星大學醫學院基因組科學的 JoséL. McFaline-Figueroa 博士後研究員為首的研究團隊開發出一套新的篩選技術 sci-Plex，從處理過的樣本中，透過「核雜湊」（nuclear hashing）取得數十萬個單細胞的基因表現數據，並觀察許多單細胞受到不同藥物干擾時的變化，然後蒐集所有數據，再使用機器學習和數據科學的現代工具進行分析，最後建立單細胞藥物反應圖譜，以了解每種藥物對細胞的作用。該研究刊登於《Science》。
核雜湊的簡便性和低成本，再加上其單細胞定序方法的靈活性和可擴展性，能為 sci-Plex 提供許多生物醫學基礎研究和實際應用。例如，該研究團隊使用 sci-Plex 來篩檢白血病、肺癌和乳癌等癌細胞株，並用小的單鏈 DNA 的核雜湊標記它們。接著，他們從 5000 多個樣本，透過 188 種治療癌症、HIV 和自身免疫性疾病的化合物來觀察癌細胞的基因表現，最後繪製出超過 65 萬個單細胞轉錄圖譜。
他們更進一步觀察到某些癌細胞對特定化合物的反應方式存在顯著差異，細胞之間關於其他化學家族的共享模式，以及區分化學家族中藥物的某些特性。他們也透過 sci-Plex 更深入地研究一種 HDAC 抑制劑抗癌的作用機制，然後發現基因調節的變化與該抑制劑阻止癌細胞生長的機制呈現正相關。他們也提到能使用該基因表現圖譜對藥物的功效進行分類，隨著劑量變化超過四個數量級，可以看到細胞反應的平穩增加。另外，sci-Plex 可以區分化合物影響細胞亞群的作用機制。不僅如此，sci-Plex 除了分析腫瘤之外，還包含實驗室培養皿活體模型，例如重新編程的細胞、類器官和合成胚胎。
未來 sci-Plex 若能經過更多研究和臨床驗證，可望幫助醫學研究或臨床人員了解某些藥物如何產生作用、細胞階段如何影響療效，以及為什麼某些藥物對某些細胞有效，而對其他細胞無效。
延伸閱讀：T 細胞在抗病毒感染和過敏的角色？ 單細胞 RNA 定序告訴您參考資料：1. Science, 2019; eaax6234 DOI: 10.1126/science.aax6234
2. https://newsroom.uw.edu/news/technique-shows-how-individual-cancer-cells-react-drugs
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