目的 探讨目前单细胞转录组解析CD4+T细胞的研究进展,通过解析CD4+T细胞的异质性特征为肿瘤精准治疗提供思路.方法 以"single cell transcriptomics、CD4 T cells、cancer"为关键词,检索 2014 年 2 月-2023 年 6 月Pub Med收录的相关文献.纳入标准:对肿瘤组织进行单细胞转录组测序分析相关文献;排除标准:综述文献、Meta分析和病例报告.最终纳入50篇文献,其中34篇单细胞自测数据文献,6篇数据挖掘文献,10篇支持理论所引用的背景文献.结果 CD4+T细胞表现出显著的细胞异质性,可细分为多个功能各异的细胞亚群,在肿瘤微环境中呈现出高度的复杂性和动态变化,并与免疫治疗疗效密切相关.结论 单细胞转录组学技术能够深入解析CD4+T细胞的群体异质性,揭示其在肿瘤微环境中亚群的动态变化特征,为肿瘤精准治疗带来新的见解.

T细胞受体(TCR)序列可作为分辨T细胞特异性的唯一标签,因其多样性的特征,在特定时间内个体循环系统中所有TCR构成的TCR组库可以反映个体的抗肿瘤免疫状态.单细胞TCR测序技术能够在单细胞水平上检测编码TCR双链的基因序列和表达量等信息,包括获得TCR的α链和β链的配对信息,从而在细胞水平上更为准确地探索TCR组库的异质性,还可结合其他技术将TCR序列与基因组、转录组、蛋白质组等多组学信息成套配对,精准展现细胞水平上的多角度信息.因该技术具有高通量、高分辨率的优势而被广泛应用于肿瘤免疫治疗相关研究,为探索TME中T细胞功能、发展T细胞受体工程化T细胞(TCR-T)疗法、预测免疫检查点抑制剂(ICI)疗效等提供重要依据,成为重要的筛选工具,期待该技术的发展使更多肿瘤患者受益.

免疫治疗作为一种快速发展的治疗手段,使肿瘤治疗发生了革命性的变化,也使肿瘤免疫学研究领域重新焕发生机.免疫类器官因其能重建肿瘤免疫微环境,模拟免疫细胞的应答机制和相互作用而成为强有力的工具,在肿瘤免疫研究中得到了广泛的应用.免疫器官来源的免疫类器官,肿瘤类器官与免疫细胞共培养的新型免疫类器官模型为肿瘤免疫学研究提供了新的途径,可应用于肿瘤发生发展机制研究、药物筛选、研发肿瘤疫苗及指导个体化精准治疗等多个领域.本文总结免疫类器官的培养方法与现状,探讨了免疫类器官在肿瘤免疫中的广泛应用,对免疫类器官目前存在的不足进行了初步分析并对未来的发展方向进行了展望.

随着精准医疗的快速发展,细胞外囊泡在肿瘤等疾病的诊断和转化应用中展现出巨大潜力."载药囊泡化肿瘤靶向治疗术"是中国原创的新型肿瘤免疫治疗技术,其以肿瘤细胞来源的微囊泡作为载体,包裹或负载临床常用小分子化疗药物,通过药物靶向递送、趋化和激活中性粒细胞、逆转巨噬细胞极化表型及促进肿瘤抗原提呈等多重作用机制实现对肿瘤细胞的有效杀伤.历经十余年的抗肿瘤机制探究、临床前评估及临床试验,该技术已成功完成临床转化,获批临床应用.为进一步推动"载药囊泡化肿瘤靶向治疗术"在临床的规范和科学应用,中国免疫学会肿瘤免疫与生物治疗专业委员会和中国抗癌协会肿瘤生物治疗专业委员会联合组织细胞外囊泡及肿瘤免疫治疗领域的技术和临床专家,经过多次商讨与修订,最终撰写了《"载药囊泡化肿瘤靶向治疗术"临床应用专家共识》.本共识就"载药囊泡化肿瘤靶向治疗术"在肿瘤治疗领域的研究和应用进行了介绍,并对该技术面临的挑战及未来发展方向进行了展望,旨在为其临床合理使用提供建议及参考.

胶质瘤在成人原发恶性脑肿瘤约占80％,术前对其精准分级及分子分型能协助临床制订个体化治疗方案,延长患者生存期.扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)是一种可以利用水分子扩散改变反映组织结构变化的MRI技术,能无创在体评价肿瘤内水分子扩散速度及各向异性,进而为无创预测胶质瘤术前分级、基因表型预测提供影像学指标.本文就扩散张量成像的扩散系数及各向异性等定量参数在预测胶质瘤分级及分子分型的临床研究进行综述,旨在为术前精准预测胶质瘤分级及分子分型提供可靠的影像学指标,从而为胶质瘤患者精准治疗提供帮助.

系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)是一种复杂的自身免疫疾病,传统治疗在部分重度和难治性患者中效果有限.近期研究显示,嵌合抗原受体(chimeric antigen receptor,CAR)T细胞疗法在SLE治疗中展现出了具有前景的疗效.生物标志物在精准评估治疗效果和安全性方面至关重要,CAR T细胞治疗与安全性评估标志物包括传统标志物和与CAR T细胞疗法相关的标志物.传统的SLE病情监测标志物,仍可用于CAR T细胞治疗基线随访和病情监测,如血清抗双链DNA、抗单链DNA和抗核小体等自身抗体的滴度下降,血清补体水平恢复正常,以及尿蛋白/肌酐比值的改善,均提示病情得到有效控制.CAR T细胞疗效监测标志物分为B细胞和T细胞标志物.输注后,B细胞数量下降,B细胞表型以初始B细胞为主,记忆B细胞和浆母细胞的比例显著降低,表明治疗取得了疗效.输注前,初始T细胞(CD45RA+CD27+)和中央记忆型T细胞(CD45RA-CD62L+CD27+)的高比例则提示更强的抗肿瘤效应;患者的CAR T细胞表达与早期记忆分化相关的转录因子,如T细胞因子7和淋巴增强子结合因子1,提示这些患者对CAR T细胞疗法更为敏感.输注后,CD25、CD69和CD137等T细胞激活标志物,以及CD57、PD-1和Tim-3等耗竭标志物的高表达,提示T细胞的杀伤能力受到限制.CAR T细胞治疗安全性标志物不仅包括CAR T细胞分泌的效应细胞因子(如白细胞介素-2和IFN-γ),还包括单核细胞和巨噬细胞产生的细胞因子(如IL-1和IL-8),其水平可用于评估CAR T细胞疗法最常见的毒副反应[细胞因子释放综合征(cytokine release syn-drome,CRS)和免疫效应细胞相关神经毒性综合征(immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome,ICANS)].高水平的血清巨噬细胞炎性蛋白1α对于预测CAR T细胞治疗后发生严重CRS和ICANS的风险具有较高的价值.此外,基线血小板计数和中性粒细胞绝对值可预测血液毒性,由IL-8、IFN-γ和IL-1β组成的感染相关预测模型,能够有效预测患者输注后出现严重感染的风险.CAR受体结构设计、清除淋巴细胞的化疗方式,患者曾接受的治疗选择及自身免疫状态等都会影响CAR T细胞治疗的疗效及安全性.在当前及未来将开启的相关临床研究中,应纳入全面、规范的检测和评估体系,为CAR T细胞疗法在SLE等自身免疫疾病的应用,提供比较标准.

眼眶肿瘤的位置和组织病理学表现各不相同,给诊断带来了挑战.尽管成像技术的进步改善了这一问题,但其分类与鉴别仍是一项挑战.机器学习作为人工智能的关键分支在医疗领域已取得了一定的成果,尤其是其与影像学、眼科学的结合极大地促进了眼眶肿瘤的精准治疗,其在肿瘤鉴别、病灶分割及图像重建等方面已经展现出极大的潜力和广阔的应用前景,有望在提升眼眶肿瘤诊断水平的同时降低临床实践成本.本文就基于MRI的机器学习技术在眼眶肿瘤中的应用进行综述,旨在为临床医师和放射科医生就眼眶肿瘤的诊断、治疗及预后提供思路,并进一步促进机器学习在该领域的应用与普及推广.

宫颈癌(cervical cancer,CC)是我国女性癌症中第五大常见癌症,且发病有年轻化的趋势,严重威胁女性的生命健康.不同分期及风险者治疗方案不尽相同,随着保育手术普及,对术前精准分期和风险评估提出了更高的要求.MRI是CC诊断、分期和疗效评估的重要方法.但MRI常规序列对CC的诊断及评估受限于主观经验,且缺乏客观定量,准确性欠佳.MRI功能成像及定量成像等新技术,能提供血流动力学改变、组织微观结构的变化、肿瘤乏氧环境以及细胞增殖和蛋白代谢等多维度的精准定量信息,用于CC术前精准诊断和风险评估,为全面了解肿瘤的病理生理、代谢等提供可视化依据.借助人工智能技术挖掘影像大数据,有助于解决临床难题.本文将针对CC分期、疗效及是否复发评估等临床难题,综述MRI功能成像及定量成像在CC诊疗中的应用进展,以推动其临床应用,提升诊疗水平.

肿瘤免疫疗法是激活宿主自身免疫系统对抗肿瘤的治疗方式,已广泛应用于临床,然而存在响应率低、免疫相关不良事件等缺陷.有别于传统的化学治疗,免疫治疗的靶标表现出更为广泛的空间异质性,分布在不同细胞类型及二级细胞器中,药物分子易产生脱靶与在靶毒性,极大地影响了治疗的有效性与安全性.由于代谢水平的改变,肿瘤微环境较正常组织显微酸性,而细胞内吞途径伴随着质子的进一步泵入,因此pH可以作为理想的选择性刺激条件,以实现"门控"式的药物精准递释.近年来,pH响应型材料在肿瘤免疫治疗中被广泛研究,如高分子聚合物、生物大分子、脂质纳米粒、生物膜、无机纳米粒、金属-有机框架等.本文从不同的载体类型出发,综述了pH响应型肿瘤免疫治疗的研究策略,为新一代靶向制剂研发提供参考.

人类表皮生长因子受体-2(human epidermal growth factor receptor type 2,HER-2)阳性乳腺癌患者的肿瘤侵袭性强,易复发,预后差.随着HER-2靶向治疗药物的应用与发展,新辅助治疗(neoadjuvant therapy,NAT)的病理完全缓解(pathological complete response,pCR)率得以提升,NAT成为早期HER-2阳性乳腺癌的标准疗法.但鉴于肿瘤异质性及治疗相关不良反应等问题,研究日益聚焦于探索有效的生物标志物,以监测N AT的治疗反应,并精准预测其疗效,从而依据患者个体差异适时调整治疗方案,实现个体化、精准化治疗.本文汇总阐述了HER-2阳性乳腺癌NAT疗效预测标志物的研究,以期为临床实践及研究提供新的视角与方向.