癌症研究领域日益关注炎症反应在结直肠癌和卵巢癌中的作用，因其在肿瘤进展中扮演着关键角色。结直肠癌（CRC）作为全球第三大常见恶性肿瘤，与克罗恩病和溃疡性结肠炎等慢性炎症性肠病密切相关，这些疾病显著增加了CRC的发病风险。结直肠癌的肿瘤微环境（TME）中存在多种免疫细胞，如中性粒细胞、巨噬细胞和淋巴细胞，它们对肿瘤动态的贡献各不相同。同样，作为最致命妇科癌症的卵巢癌（OC）通常在晚期才被诊断，而炎症在其进展过程中发挥着至关重要的作用。尽管卵巢并不直接接触肠道细菌，但慢性盆腔炎症性疾病和子宫内膜异位症等状况与OC风险增加相关。近期研究强调，识别特定炎症通路和免疫细胞亚群（这些亚群可能促进或抑制肿瘤生长）至关重要，这对开发靶向治疗策略具有决定性意义。然而，这些癌症中炎症反应的多面性和情境依赖性特征构成了重大挑战，需要对免疫机制有更深入的理解。
本研究主题旨在为更新和讨论结直肠癌与卵巢癌炎症反应在肿瘤进展领域的新发现提供论坛，特别关注驱动免疫病理发生的细胞和分子机制。主要目标是探索炎症与这些恶性肿瘤进展之间的复杂联系，最终基于基本原理开发定制化治疗方案。通过利用单细胞测序、空间转录组学和人工智能等最新技术进展，该研究致力于识别可靶向的通路和标志物，开发个性化治疗策略，并预测和监测治疗反应。
为深入理解结直肠癌与卵巢癌中的炎症反应，我们欢迎针对但不限于以下主题的稿件：
- 揭示炎症异质性：区分结直肠癌和卵巢癌中的促瘤与抗瘤炎症标志物
- 解析分子与细胞调控网络：识别促进肿瘤生长和免疫抑制的细胞因子、趋化因子及生长因子
- 验证可靶向治疗位点：在促瘤炎症通路中识别并验证新型药物开发的可靶向位点
- 整合个体化评估数据：将遗传与分子数据同炎症反应相结合，用于个体化风险评估和治疗选择
- 应用人工智能分析大数据：利用机器学习（ML）和人工智能（AI）分析大型数据集，发现新的治疗靶点和患者亚群
- 探索前沿技术方向：研究理解结直肠癌与卵巢癌恶性肿瘤中炎症反应的未来方向和新兴技术
专题编辑Khurum Khan博士任职于英国伦敦The London Clinic，并在HCA Healthcare UK（伦敦）拥有执业资格。
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