肿瘤生物学

肿瘤生物学（Cancer Biology）是研究肿瘤发生、发展、转移及与宿主相互作用机制的系统学科。它涵盖了从基因组不稳定性、信号传导紊乱到肿瘤微环境重塑等多个维度的生命活动。通过揭示癌细胞如何逃避细胞凋亡、实现增殖永生化及诱导血管生成，肿瘤生物学为现代个体化医学与生物治疗提供了最核心的理论基石与干预靶点。

肿瘤生物学 · 核心全息图

Cancer Biology (点击展开详细数据)

           肿瘤生物学十大特征模型

肿瘤核心生物学特征与演化模型

核心理论	肿瘤特征 (Hallmarks)
研究尺度	分子 / 单细胞 / 组织
转化方向	靶向治疗 / 免疫决策

肿瘤生物学的技术解析框架

现代肿瘤生物学通过整合多维技术手段，揭示肿瘤从单克隆起源到恶性演化的全动态过程：

• 基因组不稳定性： 研究 染色体 变异、点突变及拷贝数变化如何驱动克隆演化。
• 肿瘤微环境 (TME)： 探索癌细胞与成纤维细胞、免疫细胞及胞外基质之间的复杂的物理与化学信号通路互作。
• 表观遗传重编程： 分析 DNA甲基化 与 组蛋白修饰 如何在不改变序列的情况下调节癌基因的表达状态。

基于生物学机制的干预进展

1. 靶向药物的分子底座

肿瘤生物学最直接的临床贡献在于精准定义了驱动基因，使靶向药物成为实体瘤治疗的基石：

• 关键突变干预： 针对特定位点如 KRAS^G12D、EGFR^T790M 的抑制剂研发，是基于对癌细胞信号依赖性的深刻理解。
• 克服治疗演化： 利用单细胞组学监测治疗压力下的细胞异质性波动，识别预存耐药克隆并实时调整方案。

2. 免疫与细胞治疗的系统论

• 免疫逃逸逆转： 基于肿瘤细胞如何通过 PD-L1 信号“伪装”的机制，开发免疫检查点抑制剂以恢复 T 细胞的杀伤效能。
• 细胞治疗重塑： 优化 CAR-T 细胞在复杂肿瘤间质中的穿透力与持久性，是当前肿瘤生物学研究的热点。

Getty Images

肿瘤生物学特征	临床转化价值
代谢重编程	开发针对性代谢抑制剂，切断癌细胞的能量供应。
端粒酶激活	利用端粒酶抑制剂遏制癌细胞的无限复制能力。

智能决策系统的生物学闭环

复杂的肿瘤多组学数据需通过智能辅助决策系统转化为临床可行的治疗路径：

• 全息库病理模拟： 利用单细胞全息图谱库，智能模拟不同靶向方案对肿瘤亚群的清除效率。
• 动态预后预测： 整合患者的表观组与蛋白质组特征，系统性评估复发风险并辅助医生优化决策。

[1] Hanahan D, Weinberg RA. "Hallmarks of cancer: the next generation." Cell. 2011/2025.

[2] Vogelstein B, et al. "Cancer genome landscapes." Science. 2013.

肿瘤生物学导航

癌细胞演化 • 驱动基因库 • 肿瘤微环境解析 • 生物治疗共识 • 智能临床决策