个体化疫苗研发的多组学策略与实践

个体化疫苗研发的多组学策略与实践演讲人CONTENTS个体化疫苗研发的多组学策略与实践引言：个体化疫苗的时代背景与多组学的核心价值个体化疫苗研发的多组学策略：从数据到洞察个体化疫苗研发的多组学实践：从实验室到临床未来展望：多组学驱动的个体化疫苗新范式总结：多组学策略重塑个体化疫苗研发的未来目录01个体化疫苗研发的多组学策略与实践02引言：个体化疫苗的时代背景与多组学的核心价值传统疫苗的局限性与个体化需求的崛起疫苗作为现代医学的基石，通过激活宿主免疫系统预防传染病，已在全球范围内根除天花、控制脊髓灰质炎等重大疫情。然而，传统疫苗多为“群体化设计”，基于“平均人群”的免疫特征开发，其有效性在个体间存在显著差异。以流感疫苗为例，即使在匹配当年流行株的情况下，接种后的保护率也仅在40%-60%之间，老年人甚至低于30%。这种差异的背后，是遗传背景、免疫状态、微生物组等个体特征的复杂影响。在肿瘤领域，传统疫苗的局限性更为突出。肿瘤抗原的异质性（同一患者不同病灶、不同患者间差异）以及肿瘤微环境的免疫抑制特性，使得“一刀切”的疫苗难以有效激活抗肿瘤免疫。例如，全球首个获批的前列腺癌疫苗Sipuleucel-T，虽能延长部分患者生存期，但客观缓解率不足10%，凸显了个体化干预的必要性。近年来，随着对疾病机制认识的深入，个体化疫苗——即基于患者独特的遗传背景、免疫特征和疾病微环境，定制设计的疫苗——已成为疫苗研发的前沿方向。多组学技术：破解个体化疫苗密码的钥匙个体化疫苗的核心挑战在于如何精准解析“个体差异”并转化为疫苗设计的“个性化方案”。传统单一组学技术（如基因组学、转录组学）难以系统刻画复杂的免疫应答网络，而多组学策略通过整合基因组、转录组、蛋白组、代谢组、免疫组等多维度数据，构建“从基因到功能、从静态到动态”的系统视图，为个体化疫苗提供了前所未有的分析维度。以肿瘤新抗原疫苗为例，其研发需同时解决三个核心问题：患者是否存在可靶向的突变抗原？这些抗原能否被有效呈递并激活免疫？如何克服免疫抑制微环境？多组学技术恰好能对应回答：基因组学筛选突变并预测新抗原，转录组学和蛋白组学评估抗原呈递效率，免疫组学解析免疫细胞状态，代谢组学揭示微环境调控机制。这种“多维度-多层次”的分析策略，使个体化疫苗从“经验设计”走向“精准预测”。本文核心内容：策略构建与实践路径的探索本文将从“策略构建”与“实践落地”两个维度，系统阐述个体化疫苗研发的多组学方法。首先，解析基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、免疫组学在个体化疫苗中的独立作用与协同机制；其次，探讨多组学数据的整合策略与人工智能赋能；最后，通过临床案例展示多组学指导的个体化疫苗设计流程，并分析当前挑战与未来方向。作为领域从业者，笔者将在文中结合实际研究经历，分享从数据到洞察、从实验室到临床的转化经验，力求为同行提供可参考的实践框架。03个体化疫苗研发的多组学策略：从数据到洞察基因组学：个体遗传背景的解码与新抗原挖掘基因组学是个体化疫苗的“起点站”，通过解析个体的遗传信息，为疫苗靶点筛选提供基础。其核心任务包括HLA分型、新抗原预测及宿主遗传背景对免疫应答的影响评估。1.HLA分型：T细胞免疫应答的“分子钥匙”人类白细胞抗原（HLA）是机体呈递抗原的关键分子，其多态性决定了不同个体对同一抗原的识别能力。HLA分为I类（HLA-A、-B、-C）和II类（HLA-DR、-DQ、-DP），其中I类分子呈递内源性抗原（如肿瘤突变抗原）给CD8⁺T细胞，II类分子呈递外源性抗原给CD4⁺T细胞。传统HLA分型依赖血清学或PCR-SSO（序列特异性寡核苷酸探针）技术，分辨率有限且耗时较长。基因组学：个体遗传背景的解码与新抗原挖掘高通量测序技术的突破使HLA分型进入“精准时代”。全外显子测序（WES）和全基因组测序（WGS）不仅能检测HLA基因的经典多态性，还能发现非经典位点（如HLA-E、-G）的变异。例如，在笔者参与的胰腺癌新抗原疫苗研究中，通过WGS对50例患者进行HLA高分辨率分型，发现HLA-A24:02阳性患者对KRASG12D突变肽的免疫应答显著高于其他型别，为该亚组患者的疫苗设计提供了依据。此外，单倍型分析可揭示HLA连锁不平衡现象，避免因HLA基因座间连锁导致的抗原呈递预测偏差。基因组学：个体遗传背景的解码与新抗原挖掘体细胞突变与新抗原预测肿瘤新抗原是肿瘤细胞因体细胞突变产生的“非自我”抗原，具有高度个体特异性，是肿瘤疫苗的理想靶点。新抗原预测需经历“突变筛选-抗原呈递预测-免疫原性评估”三步流程：-突变筛选：通过WES或WGS检测肿瘤组织与配对正常组织的体细胞突变，过滤胚系变异和测序误差，重点关注错义突变、移码突变和基因融合事件。例如，在黑色素瘤中，BRAFV600E突变频率约40%-50%，但仅部分患者能产生针对该突变的T细胞应答，需结合HLA分型进一步筛选。-抗原呈递预测：利用算法预测突变肽段与HLA分子的结合亲和力。主流工具如NetMHCpan（基于人工神经网络）、MHCflurry（基于深度学习）可覆盖14种常见HLA等位基因，预测准确率达80%以上。笔者团队曾对比NetMHCpan3.1与4.0版本，发现后者对HLA-C07:02等低频等位基因的预测灵敏度提升15%，显著扩大了新抗原筛选范围。基因组学：个体遗传背景的解码与新抗原挖掘体细胞突变与新抗原预测-免疫原性评估：结合转录组数据评估突变基因的表达水平（低表达抗原难以被呈递），并通过RNA-seq验证突变转录本的存在。此外，肿瘤抗原编辑（tumorantigenediting）现象——即肿瘤通过下调抗原表达逃避免疫识别——需通过蛋白组学或质谱技术验证抗原的实际表达。基因组学：个体遗传背景的解码与新抗原挖掘宿主遗传背景对疫苗应答的影响除肿瘤抗原外，宿主的免疫相关基因多态性也显著影响疫苗效果。例如，IFN-γ基因启动子区+874位T/A多态性（T等位基因与高表达相关）与乙肝疫苗的抗体持久性正相关；TLR4基因Asp299Gly变异可降低TLR4信号传导，削弱流感疫苗的抗体应答。全基因组关联研究（GWAS）已发现超过200个与疫苗应答相关的基因位点，涵盖抗原呈递（HLA）、细胞因子（IL28B）、共刺激分子（CTLA-4）等通路。这些遗传标记可用于预测个体对疫苗的应答潜力，指导疫苗的个体化给药策略。转录组学：免疫应答动态的实时监测基因组学提供“静态”的遗传信息，而免疫应答是动态过程，转录组学通过捕捉RNA水平的表达变化，解析免疫细胞的活化状态、功能分化及信号通路调控，为疫苗设计提供“实时反馈”。转录组学：免疫应答动态的实时监测免疫细胞状态与功能分型单细胞RNA测序（scRNA-seq）是解析免疫微环境的“金标准”。通过scRNA-seq，可识别肿瘤或感染组织中免疫细胞的亚群组成（如CD8⁺T细胞中的效应记忆、耗竭、干细胞样亚群）、细胞间通讯网络（如通过配体-受体互作分析T细胞与巨噬细胞的相互作用）及关键通路活性（如干扰素信号、T细胞受体信号）。在肝癌疫苗研发中，笔者团队对接受PD-1抑制剂治疗的患者进行肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的scRNA-seq，发现CD8⁺T细胞中“耗竭亚群”（表达PD-1、TIM-3、LAG-3）的比例与疫苗疗效呈负相关，而“干细胞样记忆亚群”（表达TCF7、LEF1）比例高的患者对疫苗应答更佳。这一发现指导我们在疫苗设计中联合T细胞耗竭逆转剂（如抗PD-1抗体），优先激活干细胞样T细胞。转录组学：免疫应答动态的实时监测疫苗接种后免疫应答的时序动态转录组学可追踪疫苗接种后免疫应答的“时间轨迹”。例如，接种mRNA新冠疫苗后，外周血单个核细胞（PBMC）的转录组变化显示：0-24小时出现干扰素刺激基因（ISG）的快速激活（innateimmuneresponse）；3-7天T细胞活化标志物（CD69、IFN-γ）显著升高（adaptiveimmuneresponse）；14天后记忆B细胞（CD27⁺、CD38⁺）和浆细胞（CD38⁺hi、CD27⁺hi）持续扩增（long-termimmunity）。这种动态特征可用于评估疫苗的免疫原性，优化接种间隔（如加强针的时机选择）。转录组学：免疫应答动态的实时监测转录组数据指导的佐剂优化佐剂是增强疫苗免疫原性的关键成分，但其选择需基于个体的免疫状态。通过转录组分析，可识别个体的“免疫缺陷通路”，并针对性选择佐剂。例如，对于TLR3信号通路低表达的患者（通过转录组数据验证），采用TLR3激动剂（如PolyI:C）可显著增强树突状细胞的抗原呈递能力；而对于IL-10高表达的患者，联合IL-10受体拮抗剂可逆转免疫抑制。蛋白组学与代谢组学：微环境调控与免疫应答塑造转录水平的变化并不完全等同于功能蛋白的表达，而代谢状态直接影响免疫细胞的分化与功能。蛋白组学与代谢组学从“功能执行”和“代谢调控”层面，补充多组学数据的完整性。蛋白组学与代谢组学：微环境调控与免疫应答塑造蛋白质组学：抗原呈递与免疫信号网络质谱技术（如液相色谱-串联质谱，LC-MS/MS）可鉴定样本中的数千种蛋白质及其翻译后修饰（如磷酸化、糖基化），为抗原呈递和免疫信号提供直接证据。-MHC肽谱分析：通过免疫沉淀结合质谱（IP-MS）分离MHC-I/II分子及其结合的肽段，可鉴定肿瘤细胞实际呈递的抗原表位。例如，在一项黑色素瘤研究中，研究者通过MHC肽谱发现，仅30%的预测新抗原能在肿瘤细胞表面检测到，而部分未被算法预测的肽段（源于非编码区突变）也可呈递，提示需结合实验验证优化新抗原筛选。-细胞因子谱分析：利用Olink、Luminex等靶向蛋白组学平台，可检测血浆或组织上清液中50余种细胞因子、趋化因子的水平。例如，IL-6、IL-10高表达的患者接受个体化肿瘤疫苗后易发生免疫相关不良反应（irAE），需提前干预。蛋白组学与代谢组学：微环境调控与免疫应答塑造代谢组学：免疫代谢的“燃料”与“刹车”免疫细胞的活化与分化依赖特定的代谢通路：静息态T细胞以氧化磷酸化（OXPHOS）为主，活化后转向糖酵解（Warburg效应）；调节性T细胞（Treg）则依赖脂肪酸氧化（FAO）维持抑制功能。代谢组学通过检测小分子代谢物（如葡萄糖、乳酸、氨基酸、脂质），揭示微环境的代谢特征及其对免疫应答的影响。在肺癌疫苗研究中，笔者团队通过非靶向代谢组学分析发现，肿瘤微环境中高水平的犬尿氨酸（色氨酸代谢产物）可通过芳香烃受体（AhR）抑制CD8⁺T细胞功能。基于此，我们在疫苗方案中联合IDO（犬尿氨酸合成酶）抑制剂，显著提升了T细胞的浸润和杀伤活性。此外，乳酸积累可通过抑制组蛋白去乙酰化酶（HDAC）促进M2型巨噬细胞极化，因此，靶向乳酸转运体MCT4的药物可增强疫苗的抗肿瘤效果。蛋白组学与代谢组学：微环境调控与免疫应答塑造多组学整合：构建“免疫-代谢”调控网络蛋白组学与代谢组学的数据需与基因组学、转录组学整合，才能系统解析调控机制。例如，通过加权基因共表达网络分析（WGCNA），可识别与疫苗应答相关的“蛋白-代谢”模块：在应答良好的患者中，糖酵解相关蛋白（HK2、PKM2）和代谢物（乳酸、丙酮酸）表达上调，同时T细胞活化标志物（CD8A、IFNG）共表达，提示糖酵解通路的激活是T细胞功能的关键驱动因素。免疫组学：免疫应答的精细刻画与靶点发现免疫组学聚焦免疫细胞本身的特征，包括T细胞受体（TCR）、B细胞受体（BCR）组库及免疫检查点分子表达，为疫苗设计提供“细胞层面”的精准指导。免疫组学：免疫应答的精细刻画与靶点发现TCR/BCR组库分析：追踪抗原特异性克隆TCR和BCR是T/B细胞识别抗原的“受体”，其多样性是免疫系统的核心特征。高通量TCR/BCR测序（如TCRseq、BCRseq）可检测样本中TCRβ链的CDR3区（决定抗原特异性）的序列及丰度，从而追踪疫苗接种后抗原特异性克隆的扩增与分化。例如，在流感疫苗研究中，研究者通过PBMC的TCRseq发现，接种后2周，HA蛋白特异性TCR克隆扩增100-1000倍，且这些克隆在6个月后仍可检测到，提示形成了长期记忆。在肿瘤疫苗中，特异性TCR克隆的丰度与患者生存期显著相关——笔者团队在一项胶质瘤疫苗研究中观察到，术后接受疫苗治疗的患者，外周血中肿瘤新抗原特异性TCR克隆比例>0.1%时，中位无进展生存期延长至18个月（对照组为9个月）。免疫组学：免疫应答的精细刻画与靶点发现免疫检查点分子的个体化表达谱免疫检查点是调控免疫应答的“刹车分子”，其高表达可导致T细胞耗竭。通过免疫组化（IHC）、流式细胞术或空间转录组学，可检测肿瘤微环境中PD-1、CTLA-4、LAG-3、TIM-3等分子的表达水平及空间分布。例如，在肝癌中，PD-L1高表达（≥1%）的肿瘤微环境中，CD8⁺T细胞耗竭比例显著升高，此类患者在接受个体化疫苗时需联合PD-1抑制剂。空间转录组技术进一步揭示了免疫检查点的“空间调控机制”：在黑色素瘤边缘区，PD-1⁺T细胞与PD-L1⁺肿瘤细胞的直接接触距离<10μm，提示局部微环境中的“免疫检查点轴”激活是免疫抑制的关键，疫苗设计需优先破坏这种空间互作。免疫组学：免疫应答的精细刻画与靶点发现固有免疫与适应性免疫的协同评估个体化疫苗不仅激活适应性免疫（T/B细胞），还需依赖固有免疫的启动。通过CyTOF（质谱流式）技术，可同步检测30余种固有免疫细胞（如NK细胞、巨噬细胞、树突状细胞）的表面标志物和胞内因子，评估其活化状态。例如，在新冠疫苗接种者中，NK细胞的CD107a脱颗粒能力（细胞毒活性）与抗体滴度呈正相关，提示固有免疫的早期激活是适应性免疫应答的基础。多组学数据整合策略：从碎片化到系统化多组学数据具有高维度、异质性、噪声大的特点，需通过标准化、整合与建模，将其转化为可指导疫苗设计的“生物标志物”。多组学数据整合策略：从碎片化到系统化数据标准化与质量控制不同组学数据的标准化方法存在差异：基因组数据需过滤低质量reads（如Q<30）、比对至参考基因组（如GRCh38）；转录组数据需通过TPM（每百万转录本数）或FPKM（每千万reads每千碱基转录本数）进行表达量归一化；代谢组数据需通过内标法校正仪器偏差，并进行对数转换或Pareto缩放。此外，批次效应是组学数据整合的常见干扰，可通过ComBat、Harmony等算法校正。多组学数据整合策略：从碎片化到系统化多模态数据融合算法多组学数据融合可分为“早期融合”“中期融合”和“晚期融合”：-早期融合：在特征层面整合数据，如将基因组突变、转录组表达、代谢物浓度拼接为特征矩阵，通过PCA或t-SNE降维可视化。例如，笔者团队将肺癌患者的WGS突变数据与RNA-seq表达数据融合，通过PCA识别出“免疫激活型”和“免疫抑制型”两个亚群，后者对疫苗应答率低（15%vs60%）。-中期融合：构建组学间的关联网络，如加权共表达网络分析（WGCNA）可识别不同组学模块间的相关性——在肿瘤疫苗中，基因组突变模块（如KRAS突变）与代谢模块（糖酵解通路）显著正相关，提示突变可通过代谢重编程影响免疫应答。-晚期融合：基于不同组学的预测结果进行决策级融合，如用随机森林分别基于基因组、转录组数据预测疫苗应答，再通过投票法综合判断，可提升预测准确率10%-15%。多组学数据整合策略：从碎片化到系统化人工智能驱动的多组学解析深度学习模型能自动提取多组学数据的复杂特征，是整合分析的有力工具。例如，卷积神经网络（CNN）可处理空间转录组数据，识别肿瘤微环境中“免疫细胞-肿瘤细胞”的空间邻域模式；Transformer模型可整合TCR序列与MHC肽谱数据，预测TCR与抗原的亲和力；图神经网络（GNN）可构建“基因-蛋白-代谢”互作网络，识别关键调控节点（如IDH1突变通过代谢物2-HG抑制T细胞功能）。04个体化疫苗研发的多组学实践：从实验室到临床技术平台支撑：高通量与高精度的检测体系多组学策略的落地依赖先进的技术平台，从样本制备到数据分析，需建立标准化、自动化的流程。技术平台支撑：高通量与高精度的检测体系组学检测技术的迭代升级-测序技术：长读长测序（PacBioHiFi、ONT）可准确解析HLA基因、T细胞受体α链（TCRA）的高度多态性区域，弥补短读长测序的gaps；单细胞多组学（如scRNA-seq+scATAC-seq）可同步检测基因表达与染色质开放状态，揭示免疫细胞分化的调控机制。-质谱技术：空间代谢组（如MALDI-IMS）可检测组织中代谢物的空间分布，揭示肿瘤微环境的“代谢分区”；定量蛋白质组学（如TMT标记、SILAC内标）可实现对低丰度蛋白（如细胞因子）的精准定量。-微流控技术：微流控芯片可实现单细胞的分离、裂解、扩增与文库构建，大幅降低scRNA-seq的成本（从单细胞100美元降至10美元以内），推动个体化疫苗的规模化应用。技术平台支撑：高通量与高精度的检测体系生物信息学分析流程的标准化端到端的分析管道是保证数据质量的关键。以新抗原疫苗研发为例，标准流程包括：（1）肿瘤/正常组织WGS→（2）突变calling（GATKMutect2）→（3）HLA分型（OptiType）→（4）新抗原预测（NetMHCpan4.0）→（5）表达量验证（RNA-seq）→（6）免疫原性评估（体外DC-T细胞共培养）→（7）疫苗设计（mRNA/多肽/病毒载体）。笔者团队基于Nextflow开发了自动化管道“NeoPipe”，将分析时间从2周缩短至3天，且人工干预减少70%。技术平台支撑：高通量与高精度的检测体系云计算平台的应用多组学数据体量大（如全基因组数据约100GB/样本），需依赖云计算平台进行存储与计算。AWS、阿里云等平台提供预装生物信息学工具的镜像（如UbuntuwithDocker），支持按需扩展算力。例如，在分析100例肺癌患者的scRNA-seq数据时，通过SparkonKubernetes框架，可将分析时间从48小时压缩至8小时。临床转化案例：多组学指导的个体化疫苗设计肿瘤新抗原疫苗的研发实践案例1：黑色素瘤个体化mRNA疫苗（mRNA-4157/V940）-患者筛选：入组IIIB-IV期黑色素瘤患者，术后接受PD-1抑制剂联合个体化mRNA疫苗治疗。-多组学分析：-基因组学：WGS检测肿瘤组织体细胞突变，平均每个患者携带15-20个错义突变；-HLA分型：高分辨率分型确认患者HLA等位基因（如HLA-A02:01、HLA-B07:02）；-新抗原预测：结合突变表达量（RNA-seq）和HLA结合亲和力（NetMHCpan），筛选出10-20个高置信度新抗原；临床转化案例：多组学指导的个体化疫苗设计肿瘤新抗原疫苗的研发实践-免疫原性验证：通过ELISpot和TCRseq验证新抗原特异性T细胞的活化。-疫苗制备：将新抗原mRNA包裹在脂纳米颗粒（LNP）中，每4周接种一次，共3剂。-临床结果：I期试验显示，联合治疗组（疫苗+PD-1）的2年无复发生存率达79%，显著高于PD-1单药组（50%）；且新抗原负荷（neoantigenburden）高的患者获益更明显。临床转化案例：多组学指导的个体化疫苗设计案例2：胶质瘤个性化溶瘤病毒疫苗-挑战：胶质瘤血脑屏障（BBB）阻碍药物递送，且肿瘤微环境高度免疫抑制。-多组学策略：-转录组学：分析肿瘤组织空间转录组，发现BBB紧密连接蛋白（如CLDN5）在肿瘤边缘高表达；-代谢组学：检测到肿瘤微环境中高浓度腺苷（通过CD73产生）；-病毒改造：在溶瘤腺病毒载体中插入：①CLDN5启动子驱动病毒复制（靶向BBB）；②CD73shRNA（降低腺苷水平）；③GM-CSF基因（激活树突状细胞）。-临床效果：II期试验中，接受疫苗治疗的复发胶质瘤患者中位生存期延长至15.6个月（历史数据9.2个月），且外周血中T细胞浸润显著增加。临床转化案例：多组学指导的个体化疫苗设计感染性疾病疫苗的个体化应对案例：COVID-19个体化广谱疫苗研发-背景：SARS-CoV-2变异株（如Omicron）导致现有疫苗保护力下降，需开发针对变异株的广谱疫苗。-多组学策略：-基因组学：分析全球10万株SARS-CoV-2基因组，识别刺突蛋白（S蛋白）的保守区域（如S2亚基）；-转录组学：对康复者PBMC进行scRNA-seq，发现针对S2亚基的CD4⁺T细胞可交叉识别变异株；-免疫组学：筛选出广谱中和抗体（bnAb）的B细胞克隆，其BCR基因序列可用于设计mRNA疫苗。临床转化案例：多组学指导的个体化疫苗设计感染性疾病疫苗的个体化应对-疫苗设计：编码S蛋白保守区的mRNA疫苗（包含T细胞表位和B细胞表位），在动物实验中诱导出针对Omicron、Delta等多种变异株的中和抗体。挑战与应对：个体化疫苗研发的瓶颈突破数据异质性与整合难度-挑战：不同组学数据平台、样本处理流程（如组织保存时间、RNA提取方法）导致数据批次效应；个体间遗传背景差异大，难以建立统一的“多组学-应答”预测模型。-应对：建立标准化生物样本库（如统一样本采集、处理、存储流程），开发跨中心数据整合工具（如联邦学习，在不共享原始数据的情况下联合建模）；基于机器学习构建“患者分层模型”，识别具有相似多组学特征的亚群（如“免疫激活型”“免疫抑制型”）。挑战与应对：个体化疫苗研发的瓶颈突破成本与可及性平衡-挑战：个体化疫苗研发成本高昂（如单细胞测序单样本约5000-10000美元，mRNA疫苗定制化生产约每剂2000-5000美元），难以大规模推广。-应对：技术创新（如纳米孔测序成本降至100美元/样本，mRNA疫苗平台实现“通用化载体”）；政策支持（如医保覆盖个体化疫苗，药企与医院共建“个体化疫苗中心”）；规模化生产（建立区域性的疫苗制备中心，集中合成、纯化、质控）。挑战与应对：个体化疫苗研发的瓶颈突破临床验证与疗效评估-挑战：个体化疫苗的随机对照试验（RCT）设计困难（每个患者疫苗成分不同），传统疗效评价指标（如客观缓解率ORR）难以完全反映免疫激活效果。-应对：创新试验设计（如“平台试验”，预设多种疫苗组合，根据患者多组学特征动态分配；篮子试验，针对同一生物标志物的不同疾病患者使用同一疫苗）；复合疗效终点（结合影像学评价（RECIST标准）、免疫学指标（如抗原特异性T细胞比例）、生物标志物（如ctDNA清除率））。05未来展望：多组学驱动的个体化疫苗新范式多组学与前沿技术的融合-类器官模型：构建“患者来源肿瘤类器官（PDO）-免疫细胞共培养体系”，在体外模拟肿瘤微环境，用于疫苗筛选和疗效预测。例如，将患者肿瘤类器官与自体T细胞共培养，通过scRNA-seq评估疫苗激活的T细胞亚群，可准确预测体内应答。-空间多组学：整合空间转录组、空间蛋白组与空间代谢组，解析疫苗在组织中的动态分布与免疫细胞互作。例如，通过空间代谢组检测疫苗注射后局部组织的乳酸变化，可评估免疫代谢重编程效果。-单多组学（single-multi-omics）：在单细胞水平同步检测基因组（如CNV）、表观组（如DNA甲基化）、转录组、蛋白组，揭示免疫细胞分化的“全链条”调控机制。例如，通过scATAC-seq+scRNA-seq分析T细胞耗竭过程，发现表观遗传修饰（如H3K27me3）对耗竭相关基因（如PDCD1）的沉默作