杂志名称：Nat Rev Clin Oncol.

发表日期：2023.10.31

DOI：10.1038/s41571-023-00830-6.

PubMed：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37907723/

影响因子：78.8

癌症免疫基因组学是一门跨越基因组学和免疫学的新兴领域。大规模基因组协作实验的设立，加上新的单细胞转录组学技术和多组学方法的开发，使得能够描绘出很多种癌症类型的突变和转录特征，并帮助识别出可临床操作的变异以及预测性和预后性的生物标志物。研究人员开发了计算方法和机器学习算法，准确地从大量组织或单细胞的基因组和转录组测序数据中提取临床有用的信息，并探索肿瘤及其微环境。测序和计算方法的快速发展，使得理解它们在改善接受免疫疗法的癌症患者管理中的真正潜力和限制成为了一种未满足的需求。在这篇综述中，我们描述了目前可用于分析癌症、基质和免疫细胞的大量组织和单细胞测序数据的计算方法，以及如何最好地选择最适合解答各种临床问题的工具，并最终改善患者的结果。

这篇综述文章向我们全面介绍了计算免疫基因组学在预测癌症免疫治疗反应中的应用。作者讨论了如何利用大规模基因组协作、单细胞转录组学技术、多组学方法，以及计算方法和机器学习算法，从大量组织或单细胞的基因组和转录组测序数据中获取临床有用的信息。

文章的创新性在于，它阐述了这些新兴技术如何帮助我们更深入地理解肿瘤及其微环境，以及如何利用这些知识来预测癌症免疫疗法的反应。这不仅提供了一个新的视角来看待癌症的治疗，同时也为实践中的临床决策提供了强有力的支持。

该篇文章的主要意义在于，它强调了计算免疫基因组学方法在解决当前未满足的需求——理解这些方法在改善接受免疫疗法的癌症患者管理中的真正潜力和限制的重要性。此外，文章还提供了一种框架，帮助研究者和临床医生选择最适合的工具来回答各种临床问题，从而最终改善患者的预后。

总的来说，这篇文章为我们提供了一个全新的视角来看待癌症的诊断和治疗，特别是对于免疫治疗的反应预测。这种方法可能会开创癌症治疗的新方向，为患者带来更个性化、更有效的治疗方案。

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