生物标志物与药物临床前研究的转化衔接

生物标志物与药物临床前研究的转化衔接演讲人01生物标志物与药物临床前研究的转化衔接生物标志物与药物临床前研究的转化衔接一、引言：生物标志物在药物开发中的核心地位与转化衔接的现实意义在药物研发的长链中，从实验室的化合物筛选到最终获批上市，平均耗时超10年，成本超过20亿美元，而临床阶段的失败率高达90%，其中约40%的失败源于候选药物在人体中未能展现预期的疗效或安全性。这一严峻现实凸显了“从临床前到临床”这一转化环节的关键性——而生物标志物（Biomarker），正是连接实验室与临床的“桥梁”。作为可客观测量、反映正常或病理生理过程或治疗干预反应的指标，生物标志物贯穿药物开发的全周期，尤其在临床前研究中，它不仅是靶点验证、药效评价和安全预警的“金标准”，更是决定候选药物能否顺利进入临床的关键“通行证”。生物标志物与药物临床前研究的转化衔接作为一名长期从事转化医学研究的工作者，我曾亲历多个项目的“折戟”：某靶向肿瘤血管生成的药物，在动物模型中通过CD31免疫组化显示微密度显著降低，Ⅰ期临床却未能观察到患者的肿瘤血管正常化；另一款抗阿尔茨海默病药物，在转基因小鼠模型中Aβ42水平下降30%，但患者认知功能改善指标却无统计学差异。这些案例深刻揭示：临床前研究的生物标志物若不能与临床需求“精准对接”，即便数据再“漂亮”，也难逃“转化失败”的结局。因此，生物标志物与药物临床前研究的“转化衔接”，绝非简单的技术传递，而是需要从机制、模型、验证到应用的系统性、多维度协同，其核心在于“临床前数据的临床可转化性”——即确保临床前标志物能准确预测人体反应，为临床试验设计提供可靠依据，最终降低研发风险，加速药物上市。二、生物标志物的分类与临床前研究的核心需求：明确“衔接”的靶点02生物标志物的科学定义与多维分类生物标志物的科学定义与多维分类生物标志物的概念最早由美国国立卫生研究院（NIH）在1998年提出，定义为“可被客观测量和评价的、作为正常生物过程、病理过程或治疗干预反应的指示器的特征”。随着系统生物学和精准医学的发展，生物标志物的内涵不断丰富，从单一分子指标扩展至基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多维度特征。根据其在药物开发中的作用，可划分为以下核心类型：靶点engagement标志物（靶点结合标志物）反映药物与作用靶点的结合情况，是验证“药物是否hittingthetarget”的直接证据。例如，激酶抑制剂与靶点蛋白的结合率、单克隆抗体与细胞表面抗原的结合occupancy（占据率）。在临床前研究中，此类标志物常通过放射性配体结合实验、表面等离子体共振（SPR）或流式细胞术检测，确保药物在体内达到足够的靶点结合浓度。药效动力学（PD）标志物反映药物对生物系统的效应，直接关联药物的生物学活性。可分为“直接PD标志物”（如靶蛋白磷酸化水平、下游信号分子表达）和“间接PD标志物”（如肿瘤体积、血糖浓度、炎症因子水平）。例如，抗PD-1抗体可通过外周血T细胞PD-1表达率降低作为直接PD标志物，或通过肿瘤浸润淋巴细胞增加作为间接PD标志物。药代动力学（PK）标志物反映药物在体内的吸收、分布、代谢、排泄（ADME）过程，包括血药浓度、代谢物组成、组织分布等。临床前研究中，PK标志物是确定给药剂量、频率和途径的基础，如通过LC-MS/MS检测动物血浆中的药物浓度，计算半衰期（t₁/₂）、清除率（CL）等参数，为临床Ⅰ期试验的起始剂量提供依据（通常按“1/50NOAEL”或“1/10MTD”结合PK数据调整）。安全性/毒理学标志物反映药物对机体的潜在毒性，是临床前毒理评价的核心。传统安全性标志物包括肝功能指标（ALT、AST）、肾功能指标（肌酐、BUN）等，而新型标志物如肾损伤分子1（KIM-1）、肝源性凋亡标志物（K18、HMGB1）等，能更早期、更特异地识别器官毒性。例如，某抗生素在动物实验中导致血清肌酐轻度升高，但尿KIM-1水平显著增加，提示肾毒性早期风险，最终调整给药方案后避免了临床肾损伤事件。5.预测性标志物（PredictiveBiomarker）可预测患者对药物的治疗反应（有效或无效），是精准医疗的基石。例如，EGFR突变是非小细胞肺癌患者使用EGFR靶向药物的预测性标志物，ALK融合是克唑替尼的预测性标志物。在临床前研究中，预测性标志物的筛选需基于疾病机制和药物作用靶点，如通过基因测序筛选携带特定突变的患者来源异种移植（PDX）模型，验证药物的敏感性。疾病进展标志物（SurrogateEndpoint）替代临床终点的指标，用于评估疾病的进展或治疗长期效果。例如，HIV载量是抗病毒治疗的疾病进展标志物，糖化血红蛋白（HbA1c）是糖尿病治疗的疗效标志物。在临床前研究中，疾病进展标志物需与临床终点高度相关，如阿尔茨海默病模型中的脑脊液Aβ42、tau蛋白水平，与患者的认知功能下降呈正相关。（二）临床前研究的核心需求：为转化提供“可验证”的生物标志物数据药物临床前研究主要包括药效学、药代动力学、毒理学和CMC（化学、制造和控制）四大模块，其核心目标是：①验证药物的作用机制（MoA）；②评估药物的疗效和安全性；③确定临床给药方案；④为临床试验申请（IND）提供支持性数据。生物标志物贯穿这些模块，但“衔接”临床的前提是满足以下临床前需求：机制验证的“特异性”生物标志物需能直接反映药物的MoA，避免“假阳性”。例如，某JAK抑制剂在细胞实验中显示抑制IL-6诱导的STAT3磷酸化，但在动物模型中未观察到类似效应，需进一步验证是否由于动物体内代谢失活或靶点组织分布差异，确保标志物与MoA的特异性关联。疗效评价的“量效关系”生物标志物变化需与药物剂量呈现明确的量效关系，为临床剂量选择提供依据。例如，某降脂药物在动物模型中，LDL-C降低幅度与剂量呈正相关（R²=0.92），且高剂量组达到最大效应（Emax），提示临床可参考该剂量范围设计爬坡试验。安全预警的“敏感性”毒理学标志物需能在毒性早期出现变化，为临床风险监测提供窗口期。例如，传统肝毒性标志物ALT通常在肝细胞坏死后才升高，而新型标志物如谷胱甘肽S-转移酶α（GSTα）可在肝细胞损伤早期（无明显组织病理学改变时）升高，提前预警潜在风险。个体差异的“可解释性”临床前模型（如动物品系、细胞系）的个体差异可能导致生物标志物数据波动，需通过机制分析明确差异来源。例如，同一药物在C57BL/6和BALB/c小鼠中显示不同的PD标志物变化，可能与品系间免疫功能差异相关，提示临床需考虑患者免疫背景对疗效的影响。三、生物标志物在临床前研究中的具体应用场景：从“实验室”到“临床前”的实践路径03靶点验证与药物发现阶段：生物标志物驱动“精准靶点”筛选靶点验证与药物发现阶段：生物标志物驱动“精准靶点”筛选药物发现的起点是“靶点验证”，即确认靶点与疾病的因果关系，以及药物干预靶点的可行性。生物标志物在此阶段的核心作用是“提供靶点相关的疾病证据”和“药物干预的早期信号”。疾病机制相关的生物标志物：验证靶点的“生物学合理性”在靶点发现阶段，需通过疾病模型中的生物标志物变化，确认靶点与疾病的病理生理过程直接相关。例如，在非酒精性脂肪性肝炎（NASH）研究中，通过肝脏转录组分析发现FFAR1（游离脂肪酸受体1）在患者样本中表达升高，且与肝脏炎症标志物（TNF-α、IL-6）呈正相关，提示FFAR1可能是NASH治疗的潜在靶点。随后，在NASH模型小鼠（如db/db小鼠）中，使用FFAR1拮抗剂后，肝脏FFAR1表达下调，同时脂肪变性标志物（肝脏TG含量）和炎症标志物（F4/80阳性细胞数）显著降低，进一步验证了靶点的有效性。疾病机制相关的生物标志物：验证靶点的“生物学合理性”2.高通量筛选中的生物标志物：加速“候选药物”发现在化合物筛选阶段，生物标志物作为“报告基因”或“检测指标”，可快速评估化合物的活性。例如，在激酶抑制剂筛选中，将报告基因（如荧光素酶）与激酶下游信号通路（如STAT3）启动子连接，当化合物抑制激酶活性时，报告基因表达降低，通过荧光强度可量化化合物活性。此外，基于生物标志物的细胞表型筛选（如凋亡标志物AnnexinV、细胞周期标志物PI）可避免传统“单一靶点”筛选的局限性，发现具有多靶点活性的候选药物。早期成药性评价：生物标志物预测“候选药物”潜力在候选药物确定后，需通过生物标志物评估其成药性，包括溶解度、渗透性、代谢稳定性等。例如，通过Caco-2细胞模型检测药物的表观渗透系数（Papp），结合血浆蛋白结合率（PPB）等PK标志物，预测其口服生物利用度；通过肝微粒体孵育实验检测代谢清除率（CLint），结合CYP酶谱分析，预测潜在的药物相互作用风险。04药效学评价阶段：生物标志物构建“疗效-剂量”关系模型药效学评价阶段：生物标志物构建“疗效-剂量”关系模型药效学（PD）评价是临床前研究的核心，旨在确认药物对疾病的改善效果。生物标志物在此阶段的作用是“客观量化疗效”和“揭示作用机制”，为临床试验设计提供“剂量-效应”依据。体外药效评价：生物标志物反映“直接药效”在细胞水平，生物标志物可直接反映药物对靶点的抑制效应和下游信号通路的变化。例如，某Bcl-2抑制剂在肿瘤细胞中，通过Westernblot检测Bcl-2蛋白表达、caspase-3活化水平，以及流式细胞术检测细胞凋亡率（AnnexinV/PI双染），可量化其诱导凋亡的活性。此外，基于生物标志物的细胞表型分析（如细胞迁移、侵袭能力）可评估药物对疾病相关病理过程的影响，如基质金属蛋白酶（MMP-2/9）作为肿瘤转移标志物，可反映抗肿瘤药物对侵袭能力的抑制效果。体内药效评价：生物标志物整合“局部-全身”效应在动物模型中，生物标志物需结合局部组织效应和全身系统反应，全面评估药效。例如，在肿瘤模型中，除测量肿瘤体积（传统终点）外，还可通过PET-CT检测肿瘤代谢活性（¹⁸F-FDG摄取值）、免疫组化检测增殖标志物（Ki-67）、凋亡标志物（TUNEL）以及血管生成标志物（CD31），从多个维度评估抗肿瘤效果。在代谢性疾病模型（如糖尿病db/db小鼠）中，除检测血糖、糖化血红蛋白等全身标志物外，还可通过胰腺组织Insulin免疫组化评估β细胞功能，肝脏组织油红O染色评估脂肪变性，构建“多器官-多指标”的药效评价体系。量效关系与时效关系：生物标志物优化“给药方案”生物标志物的动态变化可揭示药物的量效关系和时效关系，为临床给药方案提供精准指导。例如，某抗炎药物在急性炎症模型（大鼠角叉菜胶足肿胀模型）中，检测不同剂量下炎症标志物（PGE₂、TNF-α）的抑制率，发现中剂量组（10mg/kg）达到最大效应（Emax），而高剂量组（30mg/kg）未进一步增强效应，提示临床可参考中剂量范围；通过检测不同时间点炎症标志物的变化，确定药物起效时间（1h）和持续时间（6h），为临床给药间隔（如每日2次）提供依据。（三）毒理学评价阶段：生物标志物实现“早期预警”与“机制解析”药物毒性是临床前研究的主要淘汰原因，传统毒理学评价依赖长期动物实验和高剂量暴露，周期长、成本高。生物标志物的引入可显著提升毒理学评价的“早期性”和“精准性”，为临床安全监测提供依据。早期毒性标志物：缩短“毒理学评价周期”传统毒理学标志物（如ALT、AST）通常在组织损伤后升高，而新型“早期毒性标志物”可在细胞损伤初期、无明显组织病理学改变时检测到。例如，肾毒性标志物KIM-1、clusterin在顺铂诱导的肾损伤模型中，给药后6-12小时即可在尿液中检测到升高，较血清肌酐（24-48小时升高）提前12-24小时；肝毒性标志物HMGB1、miR-122在药物性肝损伤中，给药后2-4小时即可在血清中检测到升高。这些标志物可用于“3R原则”（减少、替代、优化）下的短期毒理学评价，缩短实验周期。器官特异性标志物：精准“定位毒性靶器官”不同药物的毒性靶器官不同，器官特异性标志物可明确毒性发生的部位，为临床风险监测提供方向。例如，心脏毒性标志物cTnI（肌钙蛋白I）、NT-proBNP（N末端B型脑钠肽）在多柔比星诱导的心脏损伤中显著升高；神经毒性标志物NF-L（神经丝轻链）、S100β在药物诱导的神经退行性损伤中升高。通过检测这些标志物，可提前识别潜在毒性靶器官，避免临床患者出现不可逆损伤。毒性机制标志物：解析“毒性发生机制”生物标志物不仅可预警毒性，还可揭示毒性发生机制，为结构优化或风险控制提供依据。例如，某酪氨酸激酶抑制剂在动物实验中导致肝毒性，通过转录组分析发现氧化应激标志物（NQO1、HO-1）和内质网应激标志物（GRP78、CHOP）显著升高，提示毒性可能与氧化应激和内质网应激相关；随后通过添加抗氧化剂（如NAC），可有效降低肝毒性标志物水平，证实了机制假设，并为临床联合用药提供方案。（四）药代动力学与药效动力学整合分析（PK/PD）：生物标志物构建“暴露-效应”模型PK/PD分析是连接药物暴露（剂量）和效应（疗效/毒性）的核心工具，生物标志物是PK和PD环节的“量化桥梁”，通过整合PK和PD数据，可预测临床疗效和安全性，优化给药方案。PK标志物：反映“药物暴露”特征PK标志物包括药物浓度、代谢物、组织分布等，通过非房室模型（NCA）或房室模型计算药代参数（如Cmax、AUC、t₁/₂、CL、Vd）。例如，某单抗药物在食蟹猴中的PK研究表明，其血清半衰期（t₁/₂）为7天，AUC与剂量呈线性关系，提示临床可每周给药一次；组织分布实验显示，药物在肿瘤组织中的浓度是血液的3倍，提示肿瘤靶向性良好。PD标志物：反映“药物效应”动态PD标志物需与PK数据同步采集，构建“暴露-效应”时序关系。例如，某降糖药物在糖尿病模型中，给药后1-2小时达到血药浓度峰值（Cmax），同时血糖开始下降，4-8小时血糖降至最低点（与Tmax对应），12小时后血糖逐渐回升（与t₁/₂一致），提示药物效应与暴露浓度呈正相关，临床需每日给药2次以维持疗效。PK/PD模型：预测“临床疗效”和“毒性风险”通过PK/PD模型（如直接效应模型、间接效应模型、时间依赖模型），可预测临床疗效和安全剂量范围。例如，某抗生素的PK/PD模型显示，AUC24/MIC（曲线下面积与最低抑菌浓度比值）是预测疗效的关键参数，当AUC24/MIC>125时，细菌清除率达90%；同时，Cmax/MIC>10时可降低肾毒性风险，提示临床给药需确保AUC24/MIC达标的同时，避免Cmax过高。四、生物标志物从临床前到临床转化的关键挑战：理论与实践的“鸿沟”尽管生物标志物在临床前研究中展现出巨大价值，但从“临床前数据”到“临床应用”的转化仍面临诸多挑战，这些挑战既有技术层面的限制，也有机制认知和体系协同的不足。PK/PD模型：预测“临床疗效”和“毒性风险”（一）临床前模型与人体生理的“差异性”：生物标志物“跨物种”转化障碍临床前研究主要依赖动物模型（小鼠、大鼠、犬、猴等）和体外模型（细胞系、类器官），但这些模型与人体在生理、病理、代谢等方面存在显著差异，导致生物标志物的预测价值受限。种属差异导致靶点表达与功能不同药物靶点在不同物种间的表达水平、组织分布、调控机制可能存在差异。例如，PD-1在小鼠中主要表达在活化T细胞，而在humans中除T细胞外，还表达在B细胞、NK细胞等免疫细胞，因此抗PD-1抗体在小鼠模型中的疗效预测价值有限；又如，CYP3A4酶在人类肝脏中占CYP酶总量的30%，而在大鼠中仅占5%，导致依赖CYP3A4代谢的药物（如他克莫司）在大鼠和人中的PK参数差异显著。疾病模型无法完全模拟人体病理进程临床前疾病模型（如转基因动物模型、诱导模型）与人体疾病的复杂性存在差距。例如，阿尔茨海默病转基因小鼠模型（如APP/PS1小鼠）仅过度表达Aβ蛋白，缺乏tau蛋白过度磷酸化和神经炎症等关键病理特征，导致抗Aβ药物在模型中有效，但临床失败；肿瘤移植模型（PDX、CDX）虽保留了患者肿瘤的遗传特征，但缺乏肿瘤微环境（如免疫细胞、基质细胞）的完整性，导致免疫检查点抑制剂的疗效预测偏差。体外模型的局限性细胞系（如HeLa、HEK293）经过长期传代，可能丢失原始组织的生物学特性；类器官虽能模拟三维结构和部分功能，但仍缺乏血管、神经等微环境成分，且批次间差异大，导致生物标志物数据重复性差。（二）生物标志物的“验证不足”：从“关联性”到“因果性”的跨越许多临床前生物标志物仅与药物疗效或毒性呈“相关性”，但未经过严格的“验证”，无法确定其与临床终点的“因果性”，导致转化失败。缺乏标准化的验证流程生物标志物的验证需遵循“分析验证”（AnalyticalValidation，检测方法的准确性、精密度、灵敏度）和“临床验证”（ClinicalValidation，与临床终点的相关性）两个阶段，但临床前研究中常忽视前者。例如，某研究中使用ELISA检测血清标志物X，但未验证方法的特异性（可能存在交叉反应），导致数据假阳性，误判药物有效。样本量不足与统计方法缺陷临床前研究样本量通常较小（n=6-10动物/组），统计效力不足，易出现假阴性或假阳性结果；此外，未考虑混杂因素（如动物年龄、性别、饮食）对标志物的影响，导致结论偏差。例如，某抗氧化药物在雄性小鼠中显示降低氧化应激标志物MDA的效果，但在雌性小鼠中无效，若未按性别分组分析，可能误判药物无效。与临床终点的“脱节”临床前生物标志物需与临床终点（如生存期、生活质量）高度相关，但很多研究仅关注短期标志物变化，未验证其长期预测价值。例如，某抗肿瘤药物在动物模型中显著降低肿瘤体积，但未评估生存期延长，而临床中肿瘤体积缩小与生存期改善并不完全一致（如“伪进展”现象），导致临床失败。05技术与数据整合的“瓶颈”：多组学数据的“信息孤岛”技术与数据整合的“瓶颈”：多组学数据的“信息孤岛”现代生物标志物研究已进入“多组学”时代（基因组、转录组、蛋白组、代谢组、微生物组等），但多组学数据的整合分析仍面临技术和方法学挑战。数据异质性与标准化问题不同组学技术（如RNA-seq、蛋白质谱、代谢组学）产生的数据格式、维度、噪声不同，缺乏统一的标准化流程，导致数据难以整合。例如，转录组数据（FPKM/TPM）与蛋白组数据（Peakintensity）的归一化方法不同，直接关联可能导致虚假相关。多组学数据与表型关联的复杂性生物标志物与疾病/疗效的关系通常是“多因素、多通路”网络，而非“单一标志物-单一效应”的线性关系。例如，肿瘤免疫治疗疗效涉及T细胞浸润、PD-L1表达、肿瘤突变负荷（TMB）、肠道菌群等多个因素，单一标志物难以全面预测疗效，需构建“多标志物联合模型”。生物信息学分析能力不足多组学数据分析需要专业的生物信息学工具和算法，但临床前研究团队常缺乏相关人才，导致数据挖掘不充分。例如，通过转录组数据识别到100个差异表达基因，但未通过功能富集分析（GO、KEGG）和通路验证，无法确定关键靶点和机制。（四）监管与临床需求的“错位”：生物标志物“临床可接受性”不足即使生物标志物在临床前研究中得到充分验证，若不符合监管机构的要求或临床需求，仍难以实现转化。监管要求的“滞后性”监管机构（如FDA、EMA）对生物标志物的审批通常基于传统临床终点，对新型生物标志（如组学标志物）的接受度较低，缺乏明确的审批路径。例如，某药物以“血清miR-122作为肝毒性替代终点”申请IND，但FDA要求额外提供miR-122与临床肝损伤的相关性数据，导致研发延迟。临床需求的“实用性”临床医生更关注“简单、快速、低成本”的生物标志物，而复杂的组学标志物（如基因测序）虽精准，但检测周期长、成本高，难以在临床常规开展。例如，NGS检测TMB虽能预测免疫治疗疗效，但需1-2周出报告，而临床急需“快速检测”（如IHC检测PD-L1）指导治疗。医保与市场准入的“壁垒”即使生物标志物获得监管批准，若未纳入医保或定价过高，也会影响临床应用。例如，某伴随诊断试剂盒（检测EGFR突变）虽获批，但因价格昂贵（单次检测5000元），未纳入医保，导致患者无法负担，限制了靶向药物的临床使用。五、生物标志物与临床前研究转化衔接的优化策略：构建“全链条、多维度”的协同体系为克服上述挑战，需从模型优化、标志物验证、技术创新、体系协同等多维度入手，构建“临床前-临床”无缝衔接的生物标志物转化体系。06优化临床前模型：提升“人体相关性”发展“人源化”动物模型通过基因编辑（如CRISPR-Cas9）将人类基因导入动物，或移植人类细胞/组织，构建更接近人体的模型。例如，PD-1人源化小鼠（将小鼠PD-1基因替换为人类PD-1）可准确预测抗PD-1抗体的疗效；人源免疫系统小鼠（如NSG-SGM3）移植人免疫细胞后，可模拟人类肿瘤微环境，评估免疫治疗的疗效。构建“类器官-免疫微环境”共培养模型将患者来源的肿瘤类器官与免疫细胞（T细胞、巨噬细胞）共培养，构建“类器官-免疫”模型，模拟肿瘤免疫微环境。例如，结直肠癌类器官与肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）共培养后，可评估PD-1抗体对T细胞杀伤功能的增强效果，预测患者对免疫治疗的响应。利用“微生理系统”（MPS）MPS（如器官芯片）通过微流控技术模拟人体器官的生理结构和功能，可实时监测药物暴露和生物标志物变化。例如，肝脏芯片可模拟肝小叶结构，同时检测药物代谢（CYP酶活性）、肝毒性标志物（KIM-1、ALT）和胆汁分泌，更准确地预测药物性肝损伤。（二）强化生物标志物的“全链条验证”：从“临床前”到“临床”的闭环建立“标准化”的生物标志物验证流程遵循“分析验证-临床验证-监管验证”三阶段原则：-分析验证：明确检测方法的特异性（如抗体验证、质谱验证）、精密度（CV<15%）、灵敏度（LOD<1ng/mL）、稳定性（冻融次数影响）；-临床验证：在临床前模型中验证标志物与疗效/毒性的相关性（如ROC曲线分析AUC>0.8），并预测临床剂量；-监管验证：参考FDA的“BiomarkerQualificationProgram”或EMA的“BiomarkerWorkingParty”，提交生物标志物验证数据，获得监管认可。开展“多中心、大样本”临床前研究通过多中心合作（如实验室间比对）扩大样本量，减少模型差异导致的偏差；同时，建立“生物标志物数据库”（如Pre-ClinicalBiomarkerDatabase），整合不同模型、不同药物的生物标志物数据，提高数据可靠性。推动“临床前-临床”生物标志物“双向验证”临床前研究需参考临床数据优化标志物选择，同时临床数据需反馈验证临床前标志物的预测价值。例如，临床中发现“KRASG12C突变”是KRAS抑制剂的预测性标志物，临床前可通过构建KRASG12C突变细胞系和PDX模型，验证标志物的敏感性；反之，临床前发现的“ERK磷酸化”是MEK抑制剂的PD标志物，可在临床中通过重复活检检测其变化，验证与疗效的相关性。07推动技术创新：多组学整合与人工智能赋能多组学联合分析：构建“多标志物联合模型”通过“基因组-转录组-蛋白组-代谢组”联合分析，识别“核心生物标志物网络”。例如，在肿瘤研究中，整合TMB（基因组）、PD-L1表达（蛋白组）、T细胞浸润（转录组）和肠道菌群（微生物组），构建“免疫治疗疗效预测模型”，提高预测准确率（AUC>0.9）。单细胞技术：解析“异质性”生物标志物单细胞测序（scRNA-seq、scATAC-seq）可解析细胞异质性，发现稀有细胞亚群的标志物。例如，在肿瘤微环境中，通过scRNA-seq识别“免疫抑制性Treg细胞”的特异性标志物（FOXP3、CTLA4），可预测免疫治疗耐药风险；在神经退行性疾病中，单细胞RNA-seq可发现“早期神经元损伤”的标