更高的效率和產量：開發更加高效的組織解離方法，能夠在更短的時間內將腫瘤組織解離成大量的單細胞，同時提高細胞的得率和活性。例如，優化酶解條件、開發新型的解離酶或組合使用多種解離方法，以實現更快速、溫和且全面的細胞分離。

標準化與自動化：目前腫瘤單細胞制備過程中存在較多的人為因素和差異，未來需要建立標準化的操作流程和質量控制體系，確保不同實驗室、不同操作人員能夠獲得可重復性高的數據。同時，自動化設備的研發和應用將不斷增加，減少人工操作的誤差，提高制備效率和穩定性，如自動化的組織處理系統、細胞分選儀等。

多組學整合1：不再局限于單一的基因組或轉錄組分析，而是將單細胞制備技術與蛋白質組學、代謝組學、表觀基因組學等多組學技術相結合。這將有助于更全面地了解腫瘤細胞的特征，揭示基因表達、蛋白質功能、代謝變化以及表觀遺傳修飾之間的相互關系，為深入理解腫瘤的發生、發展機制提供更豐富的信息。

空間信息保留：與空間轉錄組學等技術進一步融合，在制備單細胞的同時，盡可能保留細胞在組織中的空間位置信息。這對于研究腫瘤細胞與周圍微環境的相互作用、腫瘤的異質性以及腫瘤細胞的遷移和侵襲等過程至關重要，能夠更準確地描繪腫瘤的生物學行為。

實時監測與動態分析：開發能夠實時或連續監測腫瘤細胞在體內變化的單細胞制備技術，例如通過微創或無創的方式獲取腫瘤細胞，實現對腫瘤動態發展過程的跟蹤，包括腫瘤的生長、轉移、對治療的反應等，為腫瘤的個體化治療和療效評估提供更及時、準確的依據。

臨床應用拓展1：更廣泛地應用于臨床診斷、預后判斷、治療方案制定和療效監測等方面。例如，通過分析腫瘤單細胞的特征，實現腫瘤的早期診斷和精準分型，為患者制定個性化的治療方案；在治療過程中，實時監測腫瘤細胞的變化，及時調整治療策略，提高治療效果。

大數據與人工智能輔助1：隨著單細胞數據的大量積累，借助大數據分析和人工智能算法，能夠更好地處理和分析復雜的單細胞數據，挖掘其中隱藏的關鍵信息，如識別罕見的細胞亞群、發現新的生物標志物、預測腫瘤的發展趨勢等，為腫瘤研究和臨床決策提供有力支持。

跨物種研究1：通過比較不同物種腫瘤細胞的單細胞制備和分析結果，揭示腫瘤發生發展的普遍規律和物種特異性特征，為腫瘤研究提供更廣闊的視角，也有助于開發新的動物模型和治療策略。