利用多组学与创新技术探索肿瘤的发病机制及免疫机制Frontiers | Exploring pathogenesis and immune mechanisms in tumors with multi-omics and innovative technologies

环球医讯 / 创新药物来源:www.frontiersin.org瑞士 - 英语2025-10-28 04:14:13 - 阅读时长2分钟 - 710字
本研究主题聚焦全球肿瘤与炎症疾病的严峻挑战,通过整合多组学技术、单细胞基因组学、空间转录组学及机器学习等前沿手段,深入解析疾病分子机制与免疫微环境动态,旨在揭示疾病负担与分子机制的关联,优化免疫治疗靶点发现与药物敏感性分析,克服治疗耐药性问题,并推动从实验室到临床的转化应用,同时强调需结合临床或实验室验证的实质性研究以确保成果的可靠性,为提升患者预后提供科学依据。
肿瘤炎症疾病发病机制免疫机制多组学技术机器学习治疗靶点药物敏感性患者预后免疫治疗
利用多组学与创新技术探索肿瘤的发病机制及免疫机制

探索肿瘤发病机制与免疫机制的研究主题

背景

肿瘤与炎症疾病因发病率持续上升及其对医疗系统和经济的重大影响,已成为全球性严峻挑战。全球疾病负担研究(GBD)的最新数据显示,人口结构变化和生活方式转变正导致各地区疾病发病率和死亡率不断攀升。为应对这一趋势,必须开展全面研究以揭示疾病的复杂发病机制,并创新治疗方法和预防策略。

多组学技术与单细胞基因组学、空间转录组学及机器学习等前沿科技的结合,为探索肿瘤和炎症的分子基础开辟了新途径。这些方法从基因组、蛋白质组和代谢组等多维度解析疾病图谱,同时凸显疾病环境中的异质性特征。此外,机器学习作为强大工具,可高效处理海量数据,识别细微模式,推动疾病研究的新发现。

本研究主题旨在融合先进科技方法与肿瘤学及免疫学研究,以获取可操作的科学见解。通过解析免疫微环境中的复杂相互作用并评估现有疗法的耐药机制,我们将致力于发现新型治疗靶点、优化药物敏感性分析,最终改善患者预后。

为深化肿瘤与炎症研究,我们欢迎涉及但不限于以下方向的投稿:

• 利用GBD数据探究疾病负担与分子机制的关联

• 免疫微环境对治疗反应和药物敏感性的影响

• 免疫治疗新型靶点的发现与验证

• 克服耐药性的合理联合免疫疗法

• 机器学习模型关联免疫特征与药物敏感性及免疫相关毒性

• 疾病生态系统中的免疫细胞动态变化

• 从实验室到临床的转化免疫学

• 用于疾病预防的免疫学相关流行病学

重要提示:仅依赖生物信息学或公共数据库计算分析而缺乏临床或实验室实质性验证的稿件,不在本研究主题范围内。涉及上述主题但与免疫学无关的文章,亦不符合《Frontiers in Immunology》期刊的收录标准。

【全文结束】

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