研究背景
肿瘤免疫分型的由来：每一种肿瘤，甚至每一位患者的肿瘤浸润免疫细胞都存在差异，研究者根据免疫细胞浸润的特点将肿瘤大致分为“冷”肿瘤和“热”肿瘤，此概念的提出是肿瘤免疫分型的雏形。
对肿瘤免疫分型的研究有很多，其中比较受研究者广泛认可的就是肿瘤的三大免疫分型：
1）免疫浸润型
2）免疫排斥型
3）免疫沙漠型
近些年，关于肿瘤免疫分型的机制探索无论是在临床研究还是基础科学研究中都是炙手可热的方向，其产生的研究成果也非常有利于进行临床肿瘤免疫治疗药物的转化。
研究思路
利用多组学高通量测序数据探索肿瘤患者的分子分型、突变图谱特征等，并利用深度学习算法开发肿瘤预测模型，为肿瘤患者的临床实践提供了新的视野和角度。
接下来，小编就给大家分享几篇关于多组学技术在肿瘤分型中的应用案例！！
案例一
文章主题：通过多组学分析和实验验证揭示结直肠癌和泛癌免疫异质性以及使用铜质和缺氧调节剂的综合治疗反应
发表期刊：Int J Biol Sci
影响因子：9.2
使用技术：基因组+转录组+ncRNA+单细胞转录组
研究概述
铜死亡是一种新型的程序性细胞死亡（PCD），与细胞三羧酸循环和细胞呼吸密切相关，而缺氧可以调节PCD。然而，它们对肿瘤亚型的综合贡献仍未被探索。
作者对TCGA_COADREAD进行分类。该分类在三个结直肠癌（CRC）队列中得到验证，并扩展到泛癌分析。
1）泛癌，包括CRC，可以分为三个不同的亚组，在CRC中，CHSs在预后和对经典药物的敏感性方面存在显著差异；
2）马西替尼和辛伐他汀分别对CHS1和CHS3有特殊影响；
3）分类模型基于小细胞分裂和缺氧，适用于大多数泛癌，并有助于个性化的癌症治疗。
研究思路
案例二
文章主题：组蛋白脱乙酰酶介导的胃癌肿瘤微环境特征及协同免疫治疗
发表期刊：Theranostics
影响因子：12.4
使用技术：单细胞+bulk RNA-seq
究概述
近些年肿瘤免疫微环境（TME）被认为与肿瘤发生发展有密切联系，肿瘤巨噬细胞，肿瘤相关成纤维细胞，PD-1/PD-L1通路，MSI-H状态等对TME的影响相继被报道，但仍没有准确的预测指标来根据肿瘤免疫浸润情况挑选出最有可能从免疫治疗中获益的患者，因此需要分析肿瘤免疫微环境的异质性。
根据胃癌 HDAC 的表达特征构建了一个 HDS 模型，该模型用于评估TME特征和预测免疫疗法疗效，可以准确反映胃癌的亚型特征，并为胃癌的 TME 提供定量指标。
高 HDS 表示肿瘤 "热"，可从免疫疗法中获益。抑制TME中的MIF信号通路和肿瘤细胞中GPX4的表达可能是胃癌冷肿瘤协同免疫疗法的重要策略。
研究思路
