免疫组学与人工智能

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前言 免疫疗法的巨大进展改变了目前癌症治疗的模式，然而，鉴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响应，因此需要更多新技术来破译肿瘤细胞与肿瘤免疫微环境（ TME ）成分之间复杂的相互作用。 肿瘤免疫组学是指利用免疫基因组学、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对TME进行的综合研究，它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的丰度和预测肿瘤抗原，然而，由于批量测序代表了异质细胞群的平均特征，因此无法区分不同的细胞亚型。基于单细胞的技术能够通过精确的免疫细胞亚群和空间结构研究更好地解析TME。此外，基于放射组学和数字病理学的深度学习模型在很大程度上有助于肿瘤免疫的研究，这些人工智能技术在预测免疫治疗反应方面表 ………………………………