免疫療法在癌癥治療中起著至關重要的作用。然而，由于只有少數患者對免疫檢查點阻斷和其他免疫治療策略有反應，需要更多的新技術來破譯腫瘤細胞與腫瘤免疫微環境(TIME)組分之間復雜的相互作用。腫瘤免疫組學是指TIME利用免疫基因組學、免疫蛋白質組學、免疫生物信息學等反映腫瘤免疫狀態的多組學數據進行的綜合研究，依賴于下一代測序技術的快速發展。高通量基因組和轉錄組數據可用于計算免疫細胞豐度和預測腫瘤抗原，參考免疫基因組學。然而，由于批量測序代表了異質細胞群體的平均特征，它不能區分不同的細胞亞型。然而，由于批量測序代表了異質細胞群體的平均特征，它不能區分不同的細胞亞型。此外，放射組學和基于數字病理學的深度學習模型在很大程度上有助于癌癥免疫的研究。這些人工智能技術在預測免疫治療反應方面表現良好，對癌癥治療具有重要意義。本文對免疫基因組學、單細胞和人工智能領域的傳統技術和最新技術進行了簡要的綜述，并對未來的研究進行了展望。

圖片來源：https://doi.org/10.1038/s41392-021-00729-7

腫瘤細胞與鄰近的細胞共同存在于復雜的群落中，這強烈影響著腫瘤細胞的生長、行為以及與其他細胞的交流。在這些細胞中，免疫細胞是關鍵的參與者，許多研究已經證明，腫瘤細胞和免疫細胞之間的串擾是雙向的。事實上，免疫細胞既能促進癌癥的發生，又能抑制腫瘤的進展、轉移和復發。因此，這里關注的是腫瘤免疫微環境(TIME)。因此，促進從親腫瘤向抗腫瘤的轉變，最大限度地發揮抗腫瘤免疫作用是免疫治療的主要目標。最近的腫瘤免疫治療策略，如免疫檢查點阻斷(ICBS)、腫瘤疫苗和過繼細胞轉移(ACT)治療，已顯示出前所未有的臨床療效。然而，在面臨治療耐藥性和不良反應等問題時，由于對腫瘤免疫的不完全了解，它們的應用受到阻礙。

盡管在探索腫瘤-免疫相互作用機制方面取得了很大的進展，傳統的技術，如western blotting (WB)、Co-IP (Co-IP)和實時定量聚合酶鏈反應(RT-qPCR)，不能提供一個完整的時間全景。迫切需要新的方法來詳細描述腫瘤的免疫學特征。應用基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、表觀基因組學、細胞學、信息學等高通量技術全面了解腫瘤免疫已成為一門嶄新的學科，即腫瘤免疫組學，為研究者提供了新的視角。新一代測序技術極大地促進了免疫基因組學的發展，免疫基因組學是免疫基因組學的一個重要分支。此外，近年來，單細胞測序和人工智能(AI)引領了腫瘤免疫的新時代。由于腫瘤免疫學和生物信息學的巨大發展，越來越多的技術和潛在的臨床意義是一個非常值得關注的問題。

腫瘤免疫微環境的組成和相互作用

圖片來源：https://doi.org/10.1038/s41392-021-00729-7

很明顯，隨著免疫組學領域新興技術的巨大飛躍，我們現在能夠以前所未有的深度剖析腫瘤免疫。在這篇綜述中，作者介紹了腫瘤免疫學的傳統技術和最新技術，并展望了臨床應用前景，以供研究人員參考。（生物谷 Bioon. com）

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