肿瘤免疫编辑的个体化干预方案

肿瘤免疫编辑的个体化干预方案演讲人目录肿瘤免疫编辑的个体化干预方案01个体化干预方案的构建流程：从“患者画像”到“精准施策”04肿瘤免疫编辑的核心机制：个体化干预的理论基石03引言：肿瘤免疫编辑理论的提出与个体化干预的必然性02个体化干预的技术支撑：多组学、人工智能与新型治疗手段0501肿瘤免疫编辑的个体化干预方案02引言：肿瘤免疫编辑理论的提出与个体化干预的必然性引言：肿瘤免疫编辑理论的提出与个体化干预的必然性肿瘤免疫编辑理论（CancerImmunoeditingTheory）的建立，标志着我们对肿瘤-免疫相互作用认识的革命性突破。该理论由Dunn、Schreiber等学者于2002年系统性提出，并于2007年完善为“三阶段假说”（Elimination、Equilibrium、Escape），揭示了机体免疫系统与肿瘤细胞之间动态、双向的“博弈”过程：早期免疫系统能识别并清除肿瘤细胞（消除阶段）；当肿瘤细胞逃逸初始免疫清除后，与免疫系统形成动态平衡（平衡阶段）；最终，免疫选择压力导致肿瘤细胞获得免疫逃逸能力，形成进展性病灶（逃逸阶段）。这一理论不仅解释了肿瘤发生的免疫学机制，更直接推动了肿瘤治疗从“细胞毒性时代”向“免疫治疗时代”的跨越。引言：肿瘤免疫编辑理论的提出与个体化干预的必然性然而，临床实践中的严峻现实是：即使同一病理类型的肿瘤，患者对免疫治疗的响应率也存在巨大差异（如PD-1抑制剂在黑色素瘤中响应率可达40%，而在胰腺癌中不足10%）。这种差异的本质，正是肿瘤免疫编辑的“个体性”——每个患者的肿瘤免疫微环境（TumorMicroenvironment,TME）、肿瘤突变负荷（TumorMutationalBurden,TMB）、抗原谱及免疫状态均存在独特性。因此，基于“一刀切”方案的免疫治疗难以满足临床需求，个体化干预成为破解这一困境的核心策略。作为肿瘤免疫领域的临床研究者，我深刻体会到：个体化干预方案的制定，需以肿瘤免疫编辑理论为“骨架”，以多维度患者数据为“血肉”，以动态监测调整机制为“神经”，方能实现“精准打击”与“长期控制”的双重目标。本文将结合最新研究进展与临床实践，系统阐述肿瘤免疫编辑个体化干预方案的构建逻辑、核心技术与实践路径。03肿瘤免疫编辑的核心机制：个体化干预的理论基石肿瘤免疫编辑的核心机制：个体化干预的理论基石个体化干预的前提是深入理解肿瘤免疫编辑的“个体化机制”。三阶段假说中的每个环节，均涉及复杂的分子与细胞网络，而这些网络的“个体化特征”直接决定了干预策略的选择与效果。1消除阶段：免疫识别的“个体化门槛”消除阶段的核心是免疫系统能否有效识别肿瘤抗原。肿瘤抗原分为肿瘤特异性抗原（Tumor-SpecificAntigens,TSA，如突变新抗原）和肿瘤相关抗原（Tumor-AssociatedAntigens,TAA，如MAGE-A3、HER2）。其中，TSA的免疫原性主要取决于肿瘤体细胞突变负荷（TMB）——突变数量越多，潜在新抗原数量越多，被T细胞识别的概率越高。例如，高TMB的肺癌（TMB>10mut/Mb）患者对PD-1抑制剂的响应率显著高于低TMB患者（HR=0.45,P<0.001）。然而，TMB并非唯一决定因素：抗原呈递效率（如HLA基因型）、T细胞受体（TCR）多样性及共刺激信号（如CD28-CD80/86）的完整性，共同构成了“免疫识别的个体化门槛”。临床中，我曾遇到一例TMB极高的结直肠癌患者（TMB=28mut/Mb），但HLA-A02:01基因型缺失，导致新抗原无法有效呈递，最终对PD-1抑制剂无响应。这一案例警示我们：个体化干预需超越单一的TMB评估，需综合抗原呈递、T细胞功能等多维度指标。2平衡阶段：免疫编辑的“动态博弈”当免疫清除无法完全消灭肿瘤时，肿瘤细胞与免疫细胞进入长期“动态平衡”。此时，肿瘤细胞在免疫选择压力下发生“免疫编辑”：一方面，下调抗原呈递相关分子（如MHC-I），减少T细胞识别；另一方面，上调免疫检查点分子（如PD-L1、CTLA-4），抑制T细胞功能。同时，免疫细胞也会发生适应性改变：T细胞耗竭（Tcellexhaustion，表现为PD-1、TIM-3、LAG-3等多重抑制分子共表达），调节性T细胞（Treg）浸润增加，髓源性抑制细胞（MDSC）扩增，形成“免疫抑制微环境”。这一阶段的个体化差异尤为显著：例如，同为非小细胞肺癌（NSCLC），部分患者以“T细胞耗竭”为主，PD-L1高表达（TPS≥50%）；部分患者则以“Treg富集”为主，PD-L1低表达但IL-10、TGF-β等抑制性细胞因子升高。因此，平衡阶段的干预需针对主导的免疫抑制机制——前者适合PD-1抑制剂单药，后者可能需要联合CTLA-4抑制剂或Treg耗竭策略。3逃逸阶段：肿瘤免疫逃逸的“个体化图谱”逃逸阶段是肿瘤进展的关键，其核心是肿瘤细胞获得“免疫逃逸的终极能力”。除上述机制外，逃逸阶段还存在更复杂的个体化特征：例如，部分肿瘤通过抗原丢失变异（AntigenLossVariants）完全失去TSA，导致T细胞“无靶可打”；部分肿瘤通过代谢重编程（如高表达IDO、腺苷，消耗色氨酸、积累腺苷）抑制T细胞功能；还有些肿瘤通过基质重塑（如CAFs分泌胶原纤维，形成物理屏障）阻断免疫细胞浸润。在临床实践中，我们曾对一例耐药的肾透明细胞癌患者进行单细胞测序，发现其肿瘤细胞表面PD-L1表达显著下调，但高表达免疫抑制性分子VISTA（V-domainIgsuppressorofTcellactivation），而传统PD-1抑制剂对其无效，后续采用VISTA抑制剂联合TKI方案后，患者疾病控制率（DCR）达到75%。这一案例充分证明：逃逸阶段的个体化干预需基于“免疫逃逸图谱”，而非盲目跟风现有药物。04个体化干预方案的构建流程：从“患者画像”到“精准施策”个体化干预方案的构建流程：从“患者画像”到“精准施策”基于肿瘤免疫编辑的个体化机制，干预方案的构建需遵循“系统评估-动态分析-精准决策-全程监测”的闭环流程。这一过程本质上是“患者特异性”与“肿瘤特异性”数据的整合与解析，需要多学科团队（肿瘤科、病理科、检验科、影像科、生物信息科）的深度协作。1基线评估：绘制“患者-肿瘤双维度画像”基线评估是个体化干预的起点，需全面收集患者的临床特征、肿瘤特征及免疫特征，构建“双维度画像”。1基线评估：绘制“患者-肿瘤双维度画像”1.1临床维度：可及性与风险预判临床特征包括年龄、体能状态（ECOGPS）、合并症（如自身免疫病、慢性感染）、既往治疗史（如化疗、放疗）及治疗目标（根治性vs姑息性）。例如，老年患者（>75岁）可能存在免疫相关不良事件（irAEs）风险升高（如免疫性肺炎发生率较年轻患者高2-3倍），需优先选择低强度方案；合并活动性自身免疫病的患者，使用免疫检查点抑制剂可能诱发免疫风暴，需谨慎评估或采用“桥接治疗”（如小剂量化疗控制肿瘤后再使用免疫治疗）。1基线评估：绘制“患者-肿瘤双维度画像”1.2肿瘤维度：病理与分子特征肿瘤特征包括病理类型、分化程度、TNM分期、分子分型（如肺癌的EGFR/ALK/ROS1突变状态）及肿瘤负荷（如RECIST标准下的靶病灶大小）。其中，分子分型对免疫治疗决策至关重要：例如，EGFR突变阳性的NSCLC患者，PD-1抑制剂单药疗效欠佳（ORR仅约10%），需联合化疗或抗血管生成药物；而驱动基因阴性、PD-L1高表达（TPS≥50%）的患者，PD-1抑制剂单药可作为一线选择。此外，肿瘤原发与转移灶的免疫微环境可能存在差异（如肝转移灶的Treg浸润通常高于肺转移灶），必要时需对转移灶进行活检，以获取更准确的肿瘤特征数据。1基线评估：绘制“患者-肿瘤双维度画像”1.3免疫维度：功能与微环境状态免疫特征是个体化干预的核心，需通过“多组学+多技术平台”综合评估。-免疫细胞表型：通过流式细胞术（FCM）或多重免疫荧光（mIHC）检测外周血或肿瘤组织中的免疫细胞亚群，包括CD8+T细胞（细胞毒性T细胞）、CD4+T细胞（辅助T细胞，包括Th1/Treg）、NK细胞、巨噬细胞（M1/M2型）等。例如，CD8+T细胞浸润密度（CD8+TILs）高且PD-1+TIM-3-（未耗竭表型）的患者，免疫治疗响应率显著升高；而M2型巨噬细胞（CD163+CD206+）富集的患者，可能需要联合CSF-1R抑制剂以逆转免疫抑制。-免疫分子表达：通过免疫组化（IHC）、RNA测序（RNA-seq）检测免疫检查点分子（PD-L1、CTLA-4、LAG-3、TIGIT等）、抗原呈递分子（MHC-I/II）及共刺激分子（CD80/CD86）。1基线评估：绘制“患者-肿瘤双维度画像”1.3免疫维度：功能与微环境状态PD-L1表达是最经典的生物标志物，但需注意其“动态性”——同一患者在不同治疗阶段、不同病灶中的PD-L1表达可能存在差异。例如，一线化疗后进展的NSCLC患者，约30%的患者PD-L1表达上调（从TPS<1%升至TPS≥50%），此时换用PD-1抑制剂可能有效。-免疫状态监测：通过ELISA、Luminex技术检测血清中的细胞因子（如IFN-γ、IL-2、IL-6、IL-10）及免疫球蛋白水平。例如，基线IFN-γ水平高（>15pg/mL）的患者，提示存在抗肿瘤免疫应答，免疫治疗可能更敏感；而IL-6水平高（>10pg/mL）的患者，可能存在“炎症相关免疫抑制”，需联合IL-6R抑制剂（如托珠单抗）。2动态分析：构建“肿瘤免疫编辑演变模型”肿瘤是“动态演变的实体”，其免疫编辑状态会随治疗压力不断变化。因此，个体化干预需基于动态数据分析，构建“演变模型”，及时调整策略。2动态分析：构建“肿瘤免疫编辑演变模型”2.1治疗前预测：生物标志物的联合应用单一生物标志物（如PD-L1）预测免疫治疗响应的准确性有限（AUC约0.6-0.7），需联合多个标志物构建“预测模型”。例如，基于TMB、PD-L1、CD8+TILs和TMB的“四标志物模型”在晚期黑色素瘤中预测PD-1抑制剂响应的AUC可达0.82（优于单一标志物）。此外，机器学习算法（如随机森林、神经网络）可整合临床、病理、免疫等多维度数据，提升预测准确性。我们团队曾基于1,200例晚期NSCLC患者的数据构建“免疫响应预测模型”，纳入年龄、ECOGPS、TMB、PD-L1、CD8+TILs、血清LDH等12个变量，其预测响应的AUC达0.85，已在临床实践中推广应用。2动态分析：构建“肿瘤免疫编辑演变模型”2.2治疗中监测：实时追踪免疫编辑状态治疗中监测的关键是区分“假性进展”（Pseudoprogression，免疫治疗初期肿瘤短暂增大后缩小）与“真性进展”（TrueProgression，治疗无效）。传统影像学（RECIST1.1）难以区分，需结合免疫相关疗效评价标准（irRECIST）及生物标志物动态变化。例如，治疗2周后，若患者血清中ctDNA（循环肿瘤DNA）水平下降50%以上，即使靶病灶短暂增大，也可能提示假性进展，建议继续治疗；若ctDNA水平持续升高，且外周血中MDSC比例上升、CD8+T细胞耗竭标志物（PD-1+TIM-3+）增加，则提示真性进展，需调整方案。此外，液体活检（ctDNA、外泌体）的优势在于“无创、实时、可重复”，可实现对肿瘤免疫编辑状态的动态监测。2动态分析：构建“肿瘤免疫编辑演变模型”2.3耐药机制解析：破解“个体化耐药密码”耐药是免疫治疗的主要挑战，其机制具有高度个体化。例如，部分患者因JAK1/2基因突变导致IFN-γ信号通路异常，无法对PD-1抑制剂产生响应；部分患者因抗原呈递缺陷（如B2M突变），使肿瘤细胞“逃避免疫识别”；还有些患者因肠道菌群失调（如缺乏Akkermansiamuciniphila），导致T细胞功能抑制。针对不同耐药机制，需制定“破解策略”：例如，JAK1/2突变患者可联合JAK抑制剂；B2M突变患者可尝试过继性细胞疗法（ACT）；肠道菌群失调患者可通过粪菌移植（FMT）调节菌群。我们曾对一例耐药的霍奇金淋巴瘤患者进行全外显子测序，发现其9p24.1基因扩增（PD-L1/PD-L2/CIITA基因座），导致PD-L1过表达，采用PD-1抑制剂联合HDAC抑制剂（下调PD-L1表达）后，患者获得部分缓解（PR）。3精准决策：个体化干预策略的选择与优化基于基线评估与动态分析，个体化干预策略需涵盖“治疗方式选择、联合方案设计、剂量与周期优化”三个层面。3精准决策：个体化干预策略的选择与优化3.1治疗方式选择：从“免疫单药”到“联合治疗”免疫治疗方式包括免疫检查点抑制剂（ICI）、过继性细胞疗法（ACT）、肿瘤疫苗、溶瘤病毒等。选择何种方式，需根据患者免疫编辑状态：-免疫“热肿瘤”：指CD8+TILs高浸润、PD-L1高表达、TMB高的肿瘤（如黑色素瘤、MSI-H/dMMR型结直肠癌），适合ICI单药（如帕博利珠单抗）。-免疫“冷肿瘤”：指T细胞浸润少、基质屏障厚、免疫抑制微环境为主的肿瘤（如胰腺癌、胶质母细胞瘤），需“冷肿瘤转热”策略：例如，放疗（诱导免疫原性细胞死亡，释放新抗原）、化疗（清除免疫抑制细胞，如环磷酰胺可减少Treg）、抗血管生成药物（normalize肿瘤血管，促进T细胞浸润）联合ICI。例如，CheckMate77T研究显示，纳武利尤单抗联合伊匹木单抗和低剂量放疗在转移性胰腺癌中DCR达53%，显著优于单药化疗。3精准决策：个体化干预策略的选择与优化3.1治疗方式选择：从“免疫单药”到“联合治疗”-个体化细胞疗法：对于高肿瘤负荷、快速进展的患者，可采用ACT（如TILs疗法、TCR-T疗法）。例如，我们团队对一例晚期宫颈癌患者（PD-L1阴性，TMB低）采用TILs疗法联合IL-2输注，患者达到完全缓解（CR），且持续缓解超过24个月。3精准决策：个体化干预策略的选择与优化3.2联合方案设计：协同效应最大化联合方案设计需考虑“机制互补、毒性可控”原则。常见联合策略包括：-ICI+ICI：如PD-1抑制剂（纳武利尤单抗）联合CTLA-4抑制剂（伊匹木单抗），通过双重阻断T细胞抑制通路，增强抗肿瘤免疫响应。CheckMate067研究显示，这一联合方案在晚期黑色素瘤中10年总生存率（OS）达49%，显著优于单药。但需注意，联合治疗的irAEs发生率更高（如结肠炎发生率约15%），需密切监测。-ICI+化疗：化疗可诱导免疫原性细胞死亡，释放肿瘤抗原，同时清除免疫抑制细胞（如MDSC）。例如，KEYNOTE-189研究显示，帕博利珠单抗联合培美曲塞和铂类在非鳞状NSCLC中中位OS达22.0个月，显著优于单纯化疗（10.6个月）。3精准决策：个体化干预策略的选择与优化3.2联合方案设计：协同效应最大化-ICI+抗血管生成药物：抗血管生成药物（如贝伐珠单抗）可normalize肿瘤血管结构，促进T细胞浸润；同时减少VEGF介导的免疫抑制（VEGF可抑制DC成熟、促进Treg分化）。IMpower150研究显示，阿替利珠单抗+贝伐珠单抗+化疗在晚期NSCLC中中位OS达19.2个月，尤其在肝转移患者中获益显著。-ICI+靶向治疗：需谨慎选择，避免“拮抗效应”。例如，EGFR-TKI（如奥希替尼）可抑制DC成熟，降低T细胞活性，与PD-1抑制剂联合可能增加irAEs且未显著提升疗效（如KEYNOTE-789研究显示，帕博利珠单抗联合奥希替尼在EGFR突变NSCLC中未达到主要终点）。但对于特定靶向药物（如多靶点TKI仑伐替尼），可通过抑制VEGFR、FGFR等通路，调节免疫微环境，与ICI联合可能有效（如Study111研究显示，仑伐替尼+帕博利珠单抗在肾细胞癌中ORR达63.5%）。3精准决策：个体化干预策略的选择与优化3.3剂量与周期优化：个体化“治疗窗”免疫治疗的剂量与周期并非“固定不变”，需根据患者耐受性与疗效动态调整。例如，对于irAEs高风险患者（如自身免疫病病史），可采用“低剂量起始”策略（如帕博利珠单抗200mgQ3W改为100mgQ3W）；对于响应持续稳定（CR/PR超过6个月）的患者，可采用“减量维持”策略（如纳武利尤单抗480mgQ4W改为240mgQ4W），以减少irAEs风险；对于进展缓慢（疾病稳定超过6个月）的患者，可采用“继续治疗”策略（即“watchfulwaiting”），部分患者可能从长期免疫治疗中获益（如“延迟进展”现象）。05个体化干预的技术支撑：多组学、人工智能与新型治疗手段个体化干预的技术支撑：多组学、人工智能与新型治疗手段个体化干预的实现离不开先进技术的支撑。近年来，多组学技术、人工智能及新型治疗手段的突破，为肿瘤免疫编辑的精准干预提供了“利器”。1多组学技术：解析“个体化免疫编辑全景图”多组学技术（基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学）可从不同层面解析肿瘤与免疫系统的相互作用，构建“全景式”个体化图谱。-基因组学：通过全基因组测序（WGS）、全外显子测序（WES）检测肿瘤突变负荷（TMB）、新抗原谱、HLA分型及免疫相关基因突变（如JAK1/2、B2M、PTEN）。例如，WES可识别肿瘤特异性新抗原（Neoantigens），为个性化疫苗设计提供靶点。-转录组学：通过单细胞RNA测序（scRNA-seq）可解析肿瘤微环境中细胞异质性，识别免疫细胞亚群（如exhaustedCD8+T细胞、M2巨噬细胞）及其功能状态。例如，scRNA-seq发现“耗竭前体T细胞”（Tcellprogenitorexhausted,Tpex）与免疫治疗响应相关，可作为新的生物标志物。1多组学技术：解析“个体化免疫编辑全景图”-蛋白组学：通过质谱技术（如LC-MS/MS）检测肿瘤组织中蛋白表达谱，识别免疫检查点分子（如TIGIT、VISTA）及免疫抑制因子（如PD-L2、Galectin-9）。例如，蛋白组学发现部分NSCLC患者高表达TIGIT，联合PD-1抑制剂可提升疗效（如SKYSCRAPER-01研究显示，替雷利珠单抗+替西木单抗在晚期NSCLC中ORR达48.4%）。-代谢组学：通过气相色谱-质谱（GC-MS）、液相色谱-质谱（LC-MS）检测肿瘤代谢物（如色氨酸、腺苷、酮体），解析肿瘤代谢重编程对免疫微环境的影响。例如，IDO（色氨酸代谢酶）高表达的患者，可联合IDO抑制剂（如Epacadostat）以逆转免疫抑制。2人工智能：从“数据”到“决策”的智能转化人工智能（AI）技术可整合多组学、临床数据，构建预测模型、优化治疗方案，实现“数据驱动”的个体化决策。-预测模型构建：深度学习算法（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）可分析医学影像（CT、MRI），预测肿瘤免疫微环境状态（如“冷/热”肿瘤分类）及免疫治疗响应。例如，基于CT影像组学的Radiomics模型在NSCLC中预测PD-1抑制剂响应的AUC达0.79，优于传统影像学评估。-治疗方案优化：强化学习算法可通过模拟“治疗-响应-耐药”的动态过程，优化联合方案选择与剂量调整。例如，MIT团队开发的“强化学习免疫治疗平台”（RL-ITP），可基于患者实时数据（ctDNA、影像学、免疫细胞表型）动态推荐治疗方案，在小鼠模型中显著延长生存期。2人工智能：从“数据”到“决策”的智能转化-患者分层：无监督学习算法（如聚类分析）可基于分子特征将患者分为不同亚型，指导精准治疗。例如，TCGA数据库的转录组分析将肺癌分为“免疫激活型”“免疫抑制型”“间质型”等亚型，不同亚型患者对免疫治疗的响应率存在显著差异。3新型治疗手段：拓展“个体化干预边界”除传统免疫治疗外，新型治疗手段为个体化干预提供了更多选择：-个性化肿瘤疫苗：基于患者特异性新抗原设计的mRNA疫苗（如BNT111、mRNA-4157/V940）可诱导特异性T细胞应答。例如，Moderna与默沙东合作的KEYNOTE-942研究显示，mRNA-4157联合帕博利珠单抗在黑色素瘤中复发风险降低49%，目前已获FDA突破性疗法认定。-双特异性抗体：可同时结合肿瘤抗原（如HER2）和免疫细胞激活分子（如CD3），招募T细胞杀伤肿瘤。例如，Blincyto（Blinatumomab，CD19-CD3双抗）在B细胞急性淋巴细胞白血病中疗效显著；Zynlonta（Loncastuximabtesirine，CD19-ADC）在弥漫大B细胞淋巴瘤中ORR达48.3%。3新型治疗手段：拓展“个体化干预边界”-溶瘤病毒：可选择性地在肿瘤细胞内复制，诱导免疫原性细胞死亡，并释放炎症因子，激活抗肿瘤免疫。例如，T-VEC（Talimogenelaherparepvec）在黑色素瘤中可局部GM-CSF表达，招募DC细胞，增强ICI疗效（如MASTERKEY-265研究显示，T-VEC+帕博利珠单抗ORR达62.5%）。5.临床应用中的挑战与未来展望：迈向“真正个体化”的免疫治疗尽管肿瘤免疫编辑的个体化干预已取得显著进展，但临床实践中仍面临诸多挑战，需通过基础研究、技术创新与多学科协作加以解决。1当前挑战1.1生物标志物的“不完美性”现有生物标志物（如PD-L1、TMB）仍存在局限性：PD-L1检测的抗体平台、cut-off值不统一；TMB检测的组织样本与液体样本一致性不足（约60%）；部分患者存在“生物标志物阴性但响应”或“阳性不响应”的现象。因此，需开发更精准、动态的生物标志物组合。1当前挑战1.2肿瘤异质性的“动态挑战”肿瘤异质性包括空间异质性（原发灶与转移灶差异）和时间异质性（治疗过程中的演变），导致活检样本难以全面代表肿瘤负荷。例如，一例肺腺癌患者，肺原发灶PD-L1TPS为30%，而脑转移灶PD-L1TPS为80%，此时若仅以原发灶结果指导治疗，可能错失ICI机会。解决这一挑战需依赖“液体活检+多灶活检”的联合策略。1当前挑战1.3治疗毒性的“个体化管理”免疫治疗的irAEs可累及任何器官（如皮肤、肠道、肺、内分泌腺），且严重程度与疗效无直接相关性。个体化毒性管理需基于患者风险因素（如高龄、自身免疫病、HLA基因型），建立“预测-预警-干预”体系。例如，携带HLA-DRB104:07等位基因的患者，使用PD-1抑制剂后发生免疫性甲状腺炎的风险显著升高，需提前监测甲状腺功能。1当前挑战1.4医疗资源与可及性的“不平衡”个体化干预（如多组学检测、细胞疗法、个性化疫苗）成本高昂，在全球范围内存在“可及性不平等”问题。例如，NGS检测在发达国家的普及率超过60%，而在发展中国家不足20%；CAR-T疗法费用约300-500万元人民币，多数患者难以承担。解决这一问题需推动技术创新（如简化检测流程、开发低成本疗法）与医保政策优化。2未来展望2.1空间多组学技术：解析“微环境空间构象”空间转录组学（如Visium、10xGenomics）、空间蛋白组学（如CODEX、IMC）可保留组织空间信息，解析肿瘤微环境中细胞的空间