“空间免疫学”的版本间的差异

来自医学百科
 
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# 免疫决策 (Immune Decision-Making)
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<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;">
  
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**免疫决策**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。
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<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
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    <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
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        <strong>空间免疫学</strong>（Spatial Immunology）是结合了[[空间生物学]]与[[免疫学]]的交叉前沿学科。该技术旨在组织原位解码[[免疫细胞]]的物理坐标、表型特征及其与周围[[肿瘤细胞]]、[[基质细胞]]的相互作用。它弥补了单细胞测序丢失“位置信息”的缺陷，通过解析[[细胞邻里]]（Cellular Neighborhoods）关系，为理解[[免疫逃逸]]及优化[[生物治疗]]方案提供全息视阈。
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<div class="medical-infobox mw-collapsible mw-collapsed" style="width: 100%; max-width: 360px; margin: 0 auto 30px auto; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,0,0,0.08); overflow: hidden;">
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### 【 核心概览 】
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    <div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;">
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        <div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">空间免疫学 · 组织全息图</div>
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        <div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Spatial Immunology (点击展开详细数据)</div>
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| 决策维度 | 核心目标 | 技术高度 |
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| :--- | :--- | :--- |
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    <div class="mw-collapsible-content">
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| **[[单细胞多组学]] / [[TMB]]** | **获益预判 / 毒性控制** | **智能全息[[辅助决策系统]]** |
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        <div style="padding: 25px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
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            <div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 15px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);">
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                [[文件:Spatial_Immunology_Architecture.png|220px|空间微环境解构]]
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            </div>
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            <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">组织原位免疫微环境解构引擎</div>
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        <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
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                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">技术核心</th>
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                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[空间转录组]]/[[多重成像]]</td>
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            </tr>
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            <tr>
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                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">关键指标</th>
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                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[细胞邻里]]/[[TCR空间分布]]</td>
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            </tr>
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                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">临床价值</th>
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                <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">[[精准免疫决策]]</td>
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        </table>
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    </div>
 
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<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">核心技术架构与研究维度</h2>
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<p style="margin: 15px 0;">
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    空间免疫学通过高参数原位检测技术，将免疫应答的研究从“细胞列表”提升至“组织地理学”维度：
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</p>
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[亚细胞分辨率]]分析：</strong> 利用 Xenium 或 CosMx 等平台，在分子水平定位 [[细胞因子]] 与受体的空间邻近性。</li>
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[空间免疫组库]]：</strong> 追踪 T/B 细胞克隆在组织内的扩增轨迹，识别抗原驱动的局部应答区。</li>
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[三级淋巴结构]]（TLS）：</strong> 定位组织内生发中心样结构，作为[[预后判断]]的重要空间生物标志物。</li>
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</ul>
  
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### 1. 免疫决策的多维技术架构
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<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">在生物治疗中的转化应用</h2>
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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：
 
  
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* **[[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。
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<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 肿瘤免疫微环境（TME）的精准分型</h3>
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* **[[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。
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<p style="margin: 10px 0;">
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* **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。
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    基于细胞分布格局，空间免疫学将[[实体瘤]]分为三种核心表型，直接引导[[免疫决策]]：
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</p>
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[免疫浸润型]]（Hot）：</strong> 淋巴细胞均匀分布，通常对[[PD-1抑制剂]]响应良好。</li>
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[免疫排除型]]（Excluded）：</strong> 免疫细胞被挡在基质外围，需联合[[抗血管生成]]或[[间质重塑]]药物。</li>
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[免疫沙漠型]]（Cold）：</strong> 缺乏免疫细胞归巢，需考虑[[肿瘤疫苗]]或[[细胞治疗]]介入。</li>
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</ul>
  
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<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 细胞治疗的归巢与动态监测</h3>
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[CAR-T]] 浸润评价：</strong> 评估修饰 T 细胞是否成功穿透[[肿瘤基质]]屏障并到达靶点核心。</li>
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    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>原位[[耗竭]]分析：</strong> 识别在组织内部诱导 [[T细胞]] 耗竭的空间触发因子，辅助设计下一代装甲型 CAR-T。</li>
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</ul>
  
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<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
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    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;">
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        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
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            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">研究维度</th>
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            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">空间免疫学的核心贡献</th>
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        </tr>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">疗效预测</td>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">超越单纯 [[PD-L1]] 检测，通过 PD-1/PD-L1 空间邻近性预测获益。</td>
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        </tr>
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        <tr>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">[[新靶点挖掘]]</td>
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            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别特定空间生态位（Niche）中的抑制性配体对。</td>
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        </tr>
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    </table>
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</div>
  
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<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">AI 驱动的空间决策系统</h2>
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<p style="margin: 15px 0;">
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    海量的空间坐标数据需依赖[[辅助决策系统]]进行模式识别：
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</p>
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<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>空间通讯模拟：</strong> 计算[[配体-受体]]在物理距离上的交互概率，模拟免疫攻击演化趋势。</li>
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    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>[[病理智能组学]]：</strong> 利用深度学习从标准 H&E 切片中回溯空间免疫特征。</li>
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</ul>
  
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### 2. 生物治疗驱动下的决策演进
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<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;">
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    [1] Lewis S M, et al. "Spatial omics and multiplexed imaging to explore cancer biology." <em>Nature Methods</em>. 2021/2025 Revised. <br>
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    [2] Keren L, et al. "A Structured Tumor-Immune Microenvironment in Triple-Negative Breast Cancer." <em>Cell</em>. 2024.
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</div>
  
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#### 2.1 靶向药物介导的免疫联合决策
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<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;">
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**[[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”：
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    <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">空间免疫学导航</div>
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* **突变驱动的免疫响应：** 针对 **KRAS<sup>G12D</sup>** 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]]。
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    <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
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* **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。
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        [[空间转录组]] • [[多重免疫荧光]] • [[三级淋巴结构]] • [[细胞邻里分析]] • [[免疫微环境全息图]]
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    </div>
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#### 2.2 免疫检查点与细胞治疗的个体化抉择
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* **[[分层决策]]：** 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]]。
 
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* **[[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）。
 
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### 3. 临床决策阶段对照表
 
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| 决策阶段 | 临床核心指标 | 智能决策产出 |
 
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| **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 |
 
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| **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 |
 
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### 4. 全息库驱动下的智能辅助系统
 
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免疫决策的颗粒度取决于后端**[[全息图谱库]]**的支撑能力：
 
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* **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]]。
 
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* **演化模拟预测：** 利用[[深度学习]]算法模拟不同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。
 
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### 【 参考文献 】
 
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1. Ribas A, et al. "Cancer immunotherapy based on T cell checkpoint blockade." *Science*. 2018/2025 Revised Edition.
 
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2. Journal of Immunotherapy Precision. "Integrating single-cell profiling into clinical decision systems." 2025.
 
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**相关词条推荐：**
 
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[[免疫治疗]] · [[精准决策系统]] · [[单细胞免疫图谱]] · [[免疫检查点抑制剂]] · [[肿瘤微环境解析]] · [[临床路径优化]]
 

2025年12月28日 (日) 09:44的最新版本

空间免疫学（Spatial Immunology）是结合了空间生物学与免疫学的交叉前沿学科。该技术旨在组织原位解码免疫细胞的物理坐标、表型特征及其与周围肿瘤细胞、基质细胞的相互作用。它弥补了单细胞测序丢失“位置信息”的缺陷，通过解析细胞邻里（Cellular Neighborhoods）关系，为理解免疫逃逸及优化生物治疗方案提供全息视阈。

空间免疫学 · 组织全息图
Spatial Immunology (点击展开详细数据)
组织原位免疫微环境解构引擎
技术核心 空间转录组/多重成像
关键指标 细胞邻里/TCR空间分布
临床价值 精准免疫决策

核心技术架构与研究维度

空间免疫学通过高参数原位检测技术，将免疫应答的研究从“细胞列表”提升至“组织地理学”维度：

在生物治疗中的转化应用

1. 肿瘤免疫微环境（TME）的精准分型

基于细胞分布格局，空间免疫学将实体瘤分为三种核心表型，直接引导免疫决策：

2. 细胞治疗的归巢与动态监测

  • CAR-T 浸润评价： 评估修饰 T 细胞是否成功穿透肿瘤基质屏障并到达靶点核心。
  • 原位耗竭分析： 识别在组织内部诱导 T细胞 耗竭的空间触发因子，辅助设计下一代装甲型 CAR-T。
研究维度 空间免疫学的核心贡献
疗效预测 超越单纯 PD-L1 检测，通过 PD-1/PD-L1 空间邻近性预测获益。
新靶点挖掘 识别特定空间生态位（Niche）中的抑制性配体对。

AI 驱动的空间决策系统

海量的空间坐标数据需依赖辅助决策系统进行模式识别：

  • 空间通讯模拟： 计算配体-受体在物理距离上的交互概率，模拟免疫攻击演化趋势。
  • 病理智能组学： 利用深度学习从标准 H&E 切片中回溯空间免疫特征。
   [1] Lewis S M, et al. "Spatial omics and multiplexed imaging to explore cancer biology." Nature Methods. 2021/2025 Revised. 

   [2] Keren L, et al. "A Structured Tumor-Immune Microenvironment in Triple-Negative Breast Cancer." Cell. 2024.
取自“https://www.yiliao.com/index.php?title=空间免疫学&oldid=311126”