癌症免疫技术进展：从免疫基因组学到单细胞分析和人工智能

　　免疫疗法在癌症治疗中起着至关重要的作用。

　　然而，由于只有少数患者对免疫检查点阻断和其他免疫治疗策略有反应，需要更多的新技术来破译肿瘤细胞与肿瘤免疫微环境(TIME)组分之间复杂的相互作用。

　　肿瘤免疫组学是指TIME利用免疫基因组学、免疫蛋白质组学、免疫生物信息学等反映肿瘤免疫状态的多组学数据进行的综合研究，依赖于下一代测序技术的快速发展。

　　高通量基因组和转录组数据可用于计算免疫细胞丰度和预测肿瘤抗原，参考免疫基因组学。

　　然而，由于批量测序代表了异质细胞群体的平均特征，它不能区分不同的细胞亚型。然而，由于批量测序代表了异质细胞群体的平均特征，它不能区分不同的细胞亚型。

　　此外，放射组学和基于数字病理学的深度学习模型在很大程度上有助于癌症免疫的研究。这些人工智能技术在预测免疫治疗反应方面表现良好，对癌症治疗具有重要意义。

　　本文对免疫基因组学、单细胞和人工智能领域的传统技术和最新技术进行了简要的综述，并对未来的研究进行了展望。

　　肿瘤细胞与邻近的细胞共同存在于复杂的群落中，这强烈影响着肿瘤细胞的生长、行为以及与其他细胞的交流。

　　在这些细胞中，免疫细胞是关键的参与者，许多研究已经证明，肿瘤细胞和免疫细胞之间的串扰是双向的。

　　事实上，免疫细胞既能促进癌症的发生，又能抑制肿瘤的进展、转移和复发。因此，这里关注的是肿瘤免疫微环境(TIME)。因此，促进从亲肿瘤向抗肿瘤的转变，最大限度地发挥抗肿瘤免疫作用是免疫治疗的主要目标。

　　最近的肿瘤免疫治疗策略，如免疫检查点阻断(ICBS)、肿瘤疫苗和过继细胞转移(ACT)治疗，已显示出前所未有的临床疗效。

　　然而，在面临治疗耐药性和不良反应等问题时，由于对肿瘤免疫的不完全了解，它们的应用受到阻碍。 尽管在探索肿瘤-免疫相互作用机制方面取得了很大的进展，传统的技术，如western blotting (WB)、Co-IP (Co-IP)和实时定量聚合酶链反应(RT-qPCR)，不能提供一个完整的时间全景。迫切需要新的方法来详细描述肿瘤的免疫学特征。

　　应用基因组学、转录组学、蛋白质组学、表观基因组学、细胞学、信息学等高通量技术全面了解肿瘤免疫已成为一门崭新的学科，即肿瘤免疫组学，为研究者提供了新的视角。新一代测序技术极大地促进了免疫基因组学的发展，免疫基因组学是免疫基因组学的一个重要分支。

　　此外，近年来，单细胞测序和人工智能(AI)引领了肿瘤免疫的新时代。由于肿瘤免疫学和生物信息学的巨大发展，越来越多的技术和潜在的临床意义是一个非常值得关注的问题。

　　肿瘤免疫微环境的组成和相互作用。

　　很明显，随着免疫组学领域新兴技术的巨大飞跃，我们现在能够以前所未有的深度剖析肿瘤免疫。肿瘤免疫学的传统技术和最新技术，并展望了临床应用前景，以供研究人员参考。

　　参考文献

　　Ying Xu et al. Technological advances in cancer immunity: from immunogenomics to single-cell analysis and artificial intelligence. Signal Transduction and Targeted Therapy