在单细胞技术蓬勃发展的今天，提及如何定义细胞状态，转录组测序往往成为首选工具。通过解析基因表达谱，我们给细胞打上标签，划分细胞亚型，解析细胞异质性。
但 Cell 这篇 Perspective 观点文章对此提出了深刻质疑：仅仅依靠分子信息，我们是否完整认识了真实的活细胞？
传统生物学中，人们依靠细胞形态、空间位置、功能行为来区分细胞。步入后基因组时代，科研重心高度偏向分子维度，转录组几乎成为定义细胞状态的 “金标准”。
而随着活细胞成像、大尺度图像数据集、定量图像分析技术飞速迭代，作者呼吁回归细胞本身，提出“整体细胞状态（holistic cell state）”这一新概念：细胞状态不能只看基因转录，细胞的物理结构、形态特征、空间分布、动态行为，同样是不可缺失的评判维度。
活细胞并非静态的试管内化学反应体系，它是典型的耗散系统，持续和外界交换物质与能量，远离化学平衡，对外界呈现高度非线性应答。
这就造成一个现实困境：即便我们完整掌握细胞全部基因列表，也很难完全预测细胞后续行为。单纯依靠分子层面 “自下而上” 的建模方式，面对复杂的真核细胞存在明显局限性。基因可以告诉我们细胞具备哪些潜能，但细胞真实的表型、动态变化，还受空间结构、微环境、时序动态共同调控。
这也解释了科研中经常遇见的现象：转录谱相似的细胞，形态、功能、命运走向却可以完全不同。只看测序数据，就会丢失这部分关键信息。
文章认为，未来细胞研究的正确方向，是实现多维度融合：把分子组学数据，与单细胞成像得到的形态、时序动态、空间结构观测结合起来，综合去解析细胞状态以及状态转换。
整体细胞状态（holistic cell state）概念图，融合分子与表型信息
细胞状态不是一张固定不变的标签，而是一个动态过程。细胞会受外界刺激发生状态漂移、转换，这类动态变化，恰恰是药物筛选、类器官研究、分化发育的核心关注点。测序擅长捕捉某个时间点的分子快照，而活细胞成像可以持续记录细胞形态与行为的连续演变。
当然，这并不否定测序的巨大价值，而是提醒我们避免单一维度的认知偏差。组学给我们基因层面的底层信息，成像给我们细胞物理与行为层面的表型信息，二者互补，才能还原更加接近真实的完整细胞。
多维度数据融合解析细胞状态转换的未来范式
小结：
1.仅靠转录组不足以完整表征活细胞状态；
2.提出整体细胞状态，融合分子信息+形态/空间/动态成像信息；
3.重视细胞状态的动态转换，多组学与时序成像联合分析是未来趋势。
这篇 Cell 观点，也为活细胞成像设备提供了理论支撑：在单细胞研究赛道，成像不再只是 “看图”，而是细胞状态解析必不可少的分析手段。
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