之所以今天又来聊老生常谈的肿瘤免疫治疗，是因为这个口子在去年的发文量已突破两万大关，今年的势头依旧不减！每当仰望这片星空，想必即便是经验老道的科研er也会不禁发问：“我的研究究竟如何做才能成为闪闪发光的那颗呢？”

其实往往怎么绞尽脑汁都得不出解答的时候，一篇高质量的综述总会为你带来意想不到的灵感。首先和大家分享一篇发表在《Nature reviews drug discovery》 （2022年IF=112.288，JCR分区=Q1）的重磅综述，七月新鲜出炉，截至目前已被多次引用。

主要看点：肿瘤具有诸多特性，其中一项为适应性免疫抵抗（adaptive immune resistance，AIR）机制，即肿瘤趋向于抵抗免疫攻击。此文章着重强调：肿瘤中的干扰素（interferon-γ）选择性地诱导程序性细胞死亡1配体1（programmed cell death 1 ligand 1，PD-L1），而阻止PD-L1和受体PD-1的结合会缓解部分晚期癌症，尤其是实体瘤。发现肿瘤诱导AIR的机制，并提出联合anti-PD治疗的方法，显示出免疫治疗对癌症病人的有效性。另外，对人体TME的详细研究、分析和分类揭示了AIR的复杂性质和异质性，但我们的认识仍是冰山一角，需进一步持续探究。总而言之，理解和靶向新的AIR机制，有利于治疗更多的癌症病人。

有了灵感，接下来就该看看自己能够把握住多大的工作量啦。

案例1：基于单细胞联合bulk数据揭示干细胞特征可以预测泛癌的免疫治疗响应

主要看点：尽管免疫检查点抑制剂(ICI)是肿瘤治疗中的一个突破进展，但只有少部分患者能从ICI治疗中受益，所以就很有必要进行生物标志物相关的研究，进而优化患者的治疗选择及组合策略。作者通过对公共数据中的ICI治疗患者单细胞数据集的分析，探究肿瘤干性和ICI响应之间的关系。利用泛癌数据（泛癌单细胞数据，TCGA泛癌数据，泛癌ICI治疗数据）开发并验证了一个新的肿瘤干性相关预测标签（Stem.Sig），可以准确预测免疫治疗响应。不过这篇文章实在是太卷了！涉及多个维度的泛癌数据，工作量完全可以拆分成2篇文章的体量，方法和思路都非常值得学习。

感觉上述分析太复杂不好上手？不用担心，简单的分析手段照样能发有意思的文章！

案例2：简单易上手的6分纯生信文章，包你稳赚不赔

主要看点：不要看这家期刊已经被预警了，这篇文章还是很有启发性的。本文利用CIBERSORT算法分析LUAD的免疫浸润水平，并构建免疫分型，区分“冷”“热”肿瘤，筛选预后相关的免疫基因用于构建风险预测模型。定义上“热”肿瘤（Hot）是指免疫浸润水平高的肿瘤，对免疫治疗更敏感，“冷”肿瘤（Cold）则相反。本研究巧妙地根据免疫浸润分析的结果将LUAD分成5个亚型。再根据亚型的免疫反应，将cluster 1-3定义为冷肿瘤，cluster 4和5定义为热肿瘤。

害怕这样的思路只能发“水刊”？如果不想攻克新技术搞个“大新闻”，干湿结合目前还是非常有效的解决方案。

案例3：同样针对冷热肿瘤，湿实验验证“冷热”转化升华主题，10分信手拈来

主要看点：肿瘤微环境中的T细胞在肿瘤免疫监测中起着关键作用。一般来说，恶性肿瘤患者的T细胞浸润程度越高，生存率越高，T细胞浸润的减少会导致肿瘤免疫逃逸和免疫治疗耐药。所以改善T细胞对实体肿瘤的浸润是非常迫切需要进行研究的方向。在本研究中，作者研究了TNBC中肿瘤微环境的免疫状态，发现免疫排除型富集了FGFR信号通路，进而探究了靶向FGFR通路是否能促进T细胞浸润并与当前的免疫检查点疗法发挥协同作用，发现FGFR阻断通过成纤维细胞(CAFs)的中介作用促进T细胞浸润，FGFR抑制联合免疫检查点封锁疗法(ICT)极大地改善了TNBC肿瘤模型的治疗响应。所以得出结论：FGFR阻断通过将免疫“冷”肿瘤转化为“热”肿瘤，增强了ICT反应，为FGFR抑制剂联合免疫治疗提供了理论支持。

说了这么多，真正靠肿瘤免疫治疗拿到经费的idea又有哪些呢？

资料来源：Paper助手研究课题检索

www.paper-assistant.com/special/stask.aspx

文章来源：小张聊科研