免疫决策
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免疫决策（Immune Decision-Making）是指在肿瘤生物学与精准医学框架下，综合患者的免疫微环境特征、分子表型及动态演化信息，制定最优免疫治疗策略的过程。随着单细胞多组学技术的成熟，免疫决策已从单纯依赖 PD-L1 表达的初级模式，进化为基于单细胞免疫图谱、克隆演化轨迹及人工智能算法的全息辅助决策模式。其核心目标是精准识别潜在获益人群，预判免疫逃逸风险，并制定科学的序贯联合方案。
免疫决策的多维技术架构
现代免疫决策体系建立在对肿瘤微环境深度解构的基础上，通过以下关键路径实现：
- 全息免疫图谱解析： 利用scRNA-seq与scTCR-seq同步解析 T细胞 的多样性与耗竭状态，界定免疫系统的“战斗力”边界。
- 空间免疫学分析： 评估浸润淋巴细胞（TILs）在实体瘤组织中的分布密度与位置关系，识别免疫排斥型肿瘤的物理屏障。
- 动态生物标志物监测： 结合液体活检动态追踪 ctDNA 丰度及外周血免疫亚群波动，实时优化决策参数。
生物治疗驱动下的决策演进
1. 靶向药物介导的免疫联合决策
靶向药物对肿瘤细胞的杀伤常伴随免疫原性的改变，这为免疫决策提供了“黄金窗口”：
- 突变驱动的免疫响应： 针对 KRASG12D 等驱动基因的精准抑制，可诱导癌细胞死亡并释放新抗原，决策系统据此建议在靶向治疗初期序贯介入免疫检查点抑制剂。
- 逆转表观免疫逃逸： 联合 HDAC抑制剂 等表观药物，重塑组蛋白乙酰化状态，提升肿瘤表面抗原提呈能力，为免疫决策扫清“表观障碍”。
2. 免疫检查点与细胞治疗的个体化抉择
- 免疫决策分层： 根据细胞异质性评分，决定应用单药抗 PD-1、双免疫联合（PD-1 + CTLA-4）还是引入联合化疗方案。
- CAR-T 临床闭环： 评估患者基线免疫图谱库特征，决策是否进行预处理或介入免疫调节药物以预防细胞因子风暴（CRS）。
| 决策阶段 | 临床核心指标 | 智能决策产出 |
|---|---|---|
| 介入前评估 | T细胞耗竭指数 / PD-L1+ 丰度。 | 判断获益潜力，选择免疫单药或联合方案。 |
| 治疗中监控 | 外周血免疫克隆扩增 / MRD 状态。 | 识别假性进展，及时切换或强化治疗方案。 |
全息库驱动下的智能免疫决策系统
免疫决策的颗粒度取决于后端全息图谱库的支撑能力：
- 智能匹配注释： 决策系统调用单细胞免疫图谱库，对临床样本进行亚秒级聚类，锁定影响疗效的抑制性亚群。
- 演化模拟预测： 利用深度学习算法模拟不同免疫策略下肿瘤细胞的逃逸概率，辅助生成个体化精准医疗建议方案。
[1] Ribas A, et al. "Cancer immunotherapy based on T cell checkpoint blockade." Science. 2018/2025 Revised Edition.
[2] Journal of Immunotherapy Precision. "Integrating single-cell profiling into clinical decision systems." 2025.