系统免疫学
系统免疫学（Systems Immunology）是一门融合了免疫学、组学技术、生物信息学和数学建模的新兴交叉学科。与传统免疫学关注单一分子或细胞通路的“还原论”方法不同，系统免疫学采用“整体论”视角，致力于在系统层面解析免疫系统的复杂网络结构和动态调控机制。它利用高通量测序、单细胞测序和质谱流式等技术获取海量数据，通过计算机算法构建免疫网络模型，从而预测机体对疫苗、病原体或肿瘤的免疫应答。这一学科是实现精准医疗和理性设计新型疫苗的核心驱动力。
范式转移：从还原到整体
传统免疫学在过去几十年中通过“还原论”取得了巨大成功（如发现 TLRs、细胞因子），但这种“只见树木，不见森林”的方法难以解释免疫系统的涌现特性（Emergent Properties）。系统免疫学旨在填补这一空白：
● 传统视角： 研究单个基因（如 IFN-γ）敲除后的表型。
● 系统视角： 研究感染后 20,000 个基因表达谱的动态变化，以及数千种蛋白质和代谢物的相互作用网络。
技术支柱：多组学融合
系统免疫学的爆发依赖于高维数据获取技术的成熟。
| 技术领域 | 核心手段与价值 |
|---|---|
| 转录组学 (Transcriptomics) |
尤其是 单细胞测序 (scRNA-seq)。能解析免疫细胞的异质性，发现稀有细胞亚群（如耗竭T细胞的前体）。 |
| 蛋白质组学 (Proteomics) |
质谱流式 (CyTOF)。能同时检测单细胞表面和胞内 40-50 种蛋白标记，精确描绘细胞表型和信号通路激活状态（如 p-STATs）。 |
| 免疫组库 (Immune Repertoire) |
TCR/BCR 深测序。追踪克隆扩增、多样性变化及 CDR3 序列特征，用于评估疫苗反应和监测 微小残留病灶。 |
| 空间组学 (Spatial Omics) |
空间转录组。在保留组织位置信息的同时测定基因表达，解析肿瘤微环境中的细胞互作。 |
数据分析：从数据到知识
海量数据的产生催生了特定的生物信息学算法：
- 降维分析： 使用 t-SNE 或 UMAP 算法将高维（数万基因）数据投射到二维平面，直观展示细胞分群。
- 轨迹分析 (Trajectory Inference)： 重建免疫细胞的分化发育路径（如 拟时序分析）。
- AI 预测： 利用 机器学习 模型（如随机森林、深度学习）识别能够预测疫苗保护力或免疫治疗响应的“分子特征” (Signatures)。
前沿应用：系统疫苗学
系统免疫学最成功的应用领域是 系统疫苗学 (Systems Vaccinology)。
● 黄热病疫苗 (YF-17D)： Bali Pulendran 团队利用系统生物学方法，首次发现了 YF-17D 诱导的早期基因特征（如 EIF2AK4）能精准预测接种后数月的抗体滴度。
● 流感疫苗： 发现了与老年人疫苗低反应性相关的“炎症基线特征”。
● 佐剂设计： 指导 AS01 等新型佐剂的机制解析和优化。
学术参考文献 [Academic Review]
[1] Pulendran B, Li S, Nakaya HI. (2010). Systems vaccinology. Immunity.
[点评]：系统疫苗学的奠基之作，展示了如何利用组学数据预测疫苗产生的免疫应答强度。
[2] Spitzer MH, Nolan GP. (2016). Mass Cytometry: Single Cells, Many Features. Cell.
[点评]：Garry Nolan 团队综述了质谱流式 (CyTOF) 技术在解析免疫系统复杂性中的革命性作用。
[3] Davis MM, Brodin P. (2018). Rebooting Human Immunology. Annual Review of Immunology.
[点评]：Mark Davis 呼吁从模式生物（小鼠）转向人体免疫研究，强调了系统免疫学方法在理解人类疾病中的不可替代性。