中国抗癌协会

1. 概述

肿瘤与微生态的相互作用已成为现代医学研究的前沿领域。最新流行病学数据显示，约20%的恶性肿瘤发生发展与人体微生物组的异常定植、代谢失衡密切相关，涉及消化道肿瘤、乳腺癌、黑色素瘤等多个瘤种，特定病原体（如幽门螺杆菌、具核梭杆菌）通过慢性炎症、免疫调控等机制被确认为致癌因子。学科定义涵盖宿主-微生物相互作用对肿瘤发生、治疗响应及预后的系统性影响，研究范畴包括微生物组标志物筛查、菌群代谢产物干预、微生态重塑治疗等方向。当前焦点集中于核心致癌菌群的异质性特征、菌群干预以及微生态与免疫治疗协同作用的分子机制。在实体瘤中，原发灶与继发病灶的生物学特性差异显著，尤其对于具有高度微环境异质性的瘤种，临床管理面临巨大挑战。以消化道肿瘤为例，虽然常见亚型仅占病理分类的5%-8%，但不同菌群特征可导致治疗敏感性相差3倍以上。随着宏基因组测序、代谢组学及合成生物学技术的突破，研究发现特定共生菌能显著增强免疫治疗疗效，而致病菌过度增殖可诱导化疗耐药。当前治疗模式正从单一抗菌策略转向多维调控，包括选择性菌群移植、工程化益生菌载体、代谢酶靶向抑制等创新手段。内科治疗聚焦于菌群-药物协同增效，如粪菌移植（fecal microbiota transplantation，FMT）联合免疫检查点抑制剂可使晚期黑色素瘤客观缓解率提升至58%。放疗技术创新体现在微生物定向增敏技术，通过调控放射防护相关菌群代谢通路，使肿瘤局部控制率提高22%。微生态治疗领域迎来突破性进展：FMT已从传统艰难梭菌感染拓展至肿瘤免疫治疗增效，Ⅲ期临床试验证实标准化粪菌胶囊可使免疫治疗无应答患者的疾病控制率达到41.2%。新型微生物疗法如合成菌群联合体通过模块化设计实现特定代谢功能编程，在动物模型中成功逆转肿瘤相关免疫失衡。目前争议集中于菌群移植的长期安全性，特别是致癌代谢物（如次级胆汁酸）的跨器官迁移风险。未来需建立多组学指导的个体化微生态干预体系，期待更多开展多中心、大样本临床研究，获取更好的改善肿瘤患者微生态失衡的治疗方法和措施。

3. 国内外研究进展比较

3.1 国际肿瘤与微生态学科发展现状

3.1.1 国际上肿瘤与微生态学科发展现状

3.1.1.1 微生态在肿瘤免疫治疗中的协同作用

近年来，越来越多的研究发现，肠道菌群及其他微生态系统在调控宿主免疫系统方面发挥了重要作用，进而影响肿瘤的发生、发展以及治疗效果。免疫治疗，尤其是免疫检查点抑制剂在临床上取得了显著疗效，但不同患者对治疗的反应存在明显差异。研究表明，肠道菌群的组成和多样性与免疫治疗效果密切相关。例如，某些益生菌种群能够增强抗肿瘤免疫反应，提高免疫治疗的敏感性，而菌群失调则可能导致免疫耐受性增强或炎症微环境改变，从而降低治疗效果。在机制层面，微生态可能通过调控免疫细胞的分布与活性来实现其效应。菌群中的代谢产物如SCFA可以影响树突状细胞、T细胞和调节性T细胞的功能，进而改变肿瘤微环境中的免疫平衡。此外，肠道菌群还能激活特定的信号通路，如NF-κB、STAT3等，从而在细胞因子分泌、炎症调控及抗原递呈等环节发挥作用。这些机制的揭示为优化免疫治疗方案提供了新思路，有望通过调整微生态结构来提高治疗效果，降低副作用风险。当前国际上已有多项临床试验探讨通过FMT、特定益生菌补充或饮食干预来调控肠道微生态，从而改善免疫治疗效果。例如鼠李糖杆菌LGG与双歧杆菌BB-12均可透过调节肠道菌群、增强免疫功能、降低炎症来影响肿瘤生长。罗伊氏乳酸杆菌GR-1与鼠李糖杆菌RC-14被广泛应用于女性泌尿生殖道健康，并已证实可调节微生物组成、增强免疫功能与降低炎症。未来两者联合（如Muco-relax、Ｕ-relax）应用的潜力、对不同癌种的特异性影响，以及与标准癌症治疗的结合策略，前景十分广阔。未来的研究可能会进一步明确哪些菌群或菌群组合对免疫治疗起决定性作用，并建立基于微生态检测的精准免疫治疗指导体系。此外，还需探讨微生态干预对不同类型肿瘤、不同免疫治疗方案下的具体作用机理，为临床实践提供更加个性化的治疗策略。总体而言，微生态在肿瘤免疫治疗中的协同作用已成为国际前沿研究热点。通过整合分子生物学、免疫学及微生态学的最新成果，未来有望建立一套基于微生态调控的综合治疗模式，实现肿瘤治疗的精准化和个体化。与此同时，标准化检测技术和大样本临床数据的积累将进一步推动该领域向纵深发展，为患者提供更多切实有效的治疗选择。

3.1.1.2 微生态在肿瘤发生与发展的调控机制

近年来，微生态与肿瘤发生发展的关联逐渐成为研究热点。越来越多的证据表明，人体内的微生物群落不仅参与消化、代谢、免疫调控，还在慢性炎症、基因突变及细胞信号通路异常等肿瘤发生过程中发挥重要作用。微生态失衡（菌群失调）可能导致局部或全身性炎症反应，进而诱发细胞突变、DNA损伤和异常增殖，成为某些肿瘤发生的重要内在因素。在具体机制上，肠道菌群通过产生多种代谢产物，如短链脂肪酸、氨基酸衍生物、次级胆汁酸等，这些物质能够直接或间接调控宿主细胞的增殖、凋亡和基因表达。此外，一些病原菌或条件致病菌在菌群失调状态下大量繁殖，其产生的内毒素和炎症因子会激活宿主的慢性炎症反应，长期处于低度炎症状态的机体更容易出现肿瘤发生。与此同时，微生态还可能通过影响宿主的免疫耐受性，使得异常增生的细胞逃避免疫监视，进一步加剧肿瘤的发生与进展。国际上，多项流行病学研究已发现，特定肠道菌群的丰度变化与结直肠癌、胃癌、肝癌等多种实体肿瘤的发生密切相关。实验室研究也显示，通过调节菌群组成，能够改变肿瘤发生的风险。例如，利用抗生素或益生菌调控肠道菌群，已在动物模型中观察到肿瘤发生率的显著变化。尽管现有研究尚未完全阐明微生态影响肿瘤发生的全部分子机制，但这一领域为早期预防和干预提供了新方向，有望通过微生态检测实现高风险人群的早期识别和精准干预。未来，随着高通量测序技术、代谢组学和单细胞测序技术的发展，研究人员将能够更为精确地解析微生态与肿瘤发生之间的复杂关系，从而为肿瘤预防和治疗提供新的靶点和干预策略。国际上各大科研机构正在加强多学科交叉合作，力图在微生态调控肿瘤发生的基础机制、标志物筛选及干预技术方面取得突破，推动该领域向临床应用转化。

3.1.1.3 微生态调控肿瘤代谢通路

肿瘤细胞的代谢重编程是其生长和增殖的重要特点，而微生态中的微生物群落通过其代谢产物对宿主细胞的代谢通路具有显著调控作用。近年来，越来越多的研究表明，微生态中的菌群可以分泌或转化产生多种具有生物活性的物质，如短链脂肪酸、维生素、氨基酸及其衍生物，这些物质在肿瘤代谢调控中扮演着重要角色。微生态通过调控宿主的能量代谢、氧化还原状态及信号转导通路，间接或直接影响肿瘤细胞的生长、分裂和凋亡过程。首先，SCFA如丁酸、丙酸在维持肠道上皮细胞健康和调控免疫功能方面具有重要作用。在肿瘤代谢中，丁酸被认为具有抑制肿瘤细胞增殖和诱导细胞凋亡的功能，其作用机制涉及组蛋白脱乙酰化酶抑制、细胞周期调控等。其次，某些微生态产物能够影响糖酵解途径和氧化磷酸化过程，改变肿瘤细胞对葡萄糖和脂肪酸的利用模式。这种代谢重编程不仅为肿瘤细胞提供了充足的能量和合成前体，也可能通过代谢产物的反馈调控进一步促进肿瘤的侵袭和转移。此外，菌群通过代谢转化还可能影响宿主内分泌系统和信号转导通路。例如，某些微生物能够将前体物质转化为激素类物质，这些物质在与肿瘤相关的信号通路中发挥调控作用，从而改变肿瘤细胞的生物学行为。现代技术的发展，如代谢组学和质谱技术，使得对微生态产物及其在肿瘤代谢中的作用有了更为深入的了解。国际上，已有部分前沿研究聚焦于通过调控微生态来改善肿瘤代谢失衡的现象。未来，随着精准代谢分析和单细胞技术的普及，将有望系统地绘制出肿瘤与微生态之间的代谢网络图谱，为制定更为有效的治疗方案提供理论支持和实验依据。总体而言，微生态在肿瘤代谢调控中的作用不仅揭示了肿瘤发生发展的新机制，也为开发针对代谢重编程的新型抗肿瘤药物提供了新的思路和方向。

3.1.1.4 肿瘤微环境与微生态相互作用的分子机制

肿瘤微环境是由肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞以及多种细胞因子和信号分子构成的复杂系统，而微生态中的微生物及其代谢产物正是调控这一系统的重要外部因子。近年来，研究者逐步揭示了微生态与肿瘤微环境之间多层次、多途径的相互作用机制，这对于理解肿瘤发生、发展和治疗具有重要意义。在分子机制层面，微生态通过分泌多种活性分子SCFA等参与调控肿瘤微环境中的炎症反应和免疫调控。例如，某些菌群释放的信号分子可以激活巨噬细胞和树突状细胞，从而改变细胞因子网络，促进或抑制炎症反应。这种炎症状态往往与肿瘤的进展密切相关：适度的炎症有助于激活抗肿瘤免疫，但长期的低度慢性炎症则可能诱导细胞突变和免疫耐受，助长肿瘤生长。此外，微生态还可能通过调节肿瘤相关基质的重塑、促进血管生成及调控细胞外基质降解酶的表达来影响肿瘤微环境。细胞外基质的改变不仅为肿瘤细胞提供了迁移和侵袭的通道，也为免疫细胞和炎症细胞的浸润提供了条件，从而间接调控肿瘤的转移和耐药性。近年来，借助基因编辑技术和高通量单细胞测序技术，研究人员正逐步厘清这些分子网络的复杂关系，为肿瘤微环境精准干预提供了新的理论依据。国际上，多中心合作的基础研究和临床前试验正在探索如何通过微生态调控改变肿瘤微环境，从而提高现有治疗方案（如化疗、放疗及靶向治疗）的疗效。未来，有望通过构建完整的分子机制网络图谱，揭示微生态与肿瘤微环境之间的动态平衡，进一步推动基于分子机制的精准治疗策略的发展。总之，深入理解微生态与肿瘤微环境的相互作用不仅为基础科学研究提供了丰富的课题，也为临床治疗带来了新的干预思路和潜在靶点。

3.1.1.5 微生态与放化疗耐药性调控

放疗和化疗是传统的肿瘤治疗手段，但耐药性问题始终困扰着临床治疗效果。近年来，越来越多的证据显示，微生态与肿瘤对放疗、化疗的敏感性和耐药性密切相关。微生物群落通过影响宿主免疫系统、调控炎症反应以及代谢产物的分泌，可以在一定程度上改变肿瘤细胞对治疗药物的响应，从而形成耐药性或增强治疗效果。从分子机制来看，微生态中的某些菌群在接受化疗后，其组成和功能会发生显著变化。这种变化可能通过多种途径影响肿瘤细胞对药物的摄取、代谢和排泄。例如，部分菌群能够代谢化疗药物，降低药物在肿瘤组织中的浓度；另一些菌群则可能通过分泌细胞因子或调控宿主细胞信号通路，激活细胞的修复机制，减轻药物造成的DNA损伤。此外，微生态还参与调控肿瘤微环境中免疫细胞的浸润和活性，从而间接影响放疗和化疗的敏感性。国际研究显示，调控肠道菌群的方法，如使用特定的益生菌、抗生素以及饮食干预，均能够在一定程度上改善肿瘤对化疗药物的反应，并减少治疗相关的毒副作用。在放疗方面，实验数据表明，微生态的调整能够改变放疗引起的炎症反应，降低正常组织的放射性损伤，同时提高肿瘤细胞对放疗的敏感性。当前，不少前沿实验正集中于明确哪些菌群或其代谢产物在调控耐药性中发挥关键作用，并试图通过调控这些因子来逆转耐药现象。未来，借助大数据和多组学分析，研究人员有望构建一套完整的微生态—耐药性调控网络模型，从而为个体化治疗方案的设计提供依据。通过整合微生态检测、肿瘤基因检测和药物代谢分析，将有助于提前预判患者可能出现的耐药风险，并及时调整治疗方案。总体而言，微生态在放化疗耐药性调控中的作用为克服耐药问题提供了一条全新的研究思路，具有广阔的临床应用前景。

3.1.1.6 微生态作为肿瘤诊断与预后标志物

随着分子生物学和高通量测序技术的发展，越来越多的研究开始关注微生态在肿瘤早期诊断和预后评估中的潜在应用。肠道菌群及其他微生态系统的组成和功能变化，往往与肿瘤发生、进展和治疗反应密切相关，因此被认为是理想的生物标志物。近年来，国际上已有多项研究表明，特定的菌群特征、代谢产物或其基因片段的变化可以作为肿瘤发生的早期预警信号，并预测患者的治疗反应和预后。首先，肠道菌群的多样性和组成变化被发现与结直肠癌、肝癌、乳腺癌等多种肿瘤密切相关。通过对肠道微生物群落的检测，可以早期筛查高风险人群，为肿瘤的早期诊断提供辅助信息。此外，某些菌群或其代谢产物在肿瘤组织和血液中具有特异性表达模式，这为构建基于微生态的非侵入性检测方法提供了理论依据。现代检测技术如宏基因组测序、代谢组学和蛋白质组学的联合应用，进一步提高了微生态标志物检测的敏感性和准确性。其次，微生态标志物在预后评估中也显示出潜在价值。肿瘤患者的菌群状态不仅与疾病进展相关，还可能影响免疫治疗、化疗等综合治疗方案的疗效。部分研究已证实，通过评估患者的肠道菌群组成，可以预测其对免疫治疗的响应，从而为治疗方案的选择提供依据。未来，随着数据样本和统计分析方法的不断完善，基于微生态的多参数预后模型将有望在临床上得到应用，实现精准预后评估。国际上，越来越多的科研团队正在构建微生态数据库，并探索微生态与肿瘤基因组、蛋白组等多组学数据之间的关联性。通过大数据和人工智能算法，可以发现潜在的微生态标志物组合，为肿瘤的个体化诊疗提供重要支持。总体来说，微生态作为肿瘤诊断与预后标志物，不仅拓宽了传统生物标志物的研究视野，也为实现早期干预和精准治疗提供了新思路，具有重要的临床转化前景。

3.1.1.7 微生态干预策略在肿瘤治疗中的应用

随着微生态与肿瘤研究的深入，利用微生态干预改善肿瘤治疗效果逐渐成为国际研究的新热点。通过调节肠道菌群或局部微生态状态，可以在一定程度上改善肿瘤患者的免疫状态、减轻治疗毒副作用以及提高治疗响应率。当前，微生态干预主要包括益生菌补充、FMT、膳食调控和预/益生元的应用等多种策略，这些方法在前临床和临床试验中均显示出积极效果。在免疫治疗方面，研究表明，特定菌群的存在或缺失会显著影响患者对免疫检查点抑制剂的反应。通过针对性地补充有益菌群，可以调节肠道内的免疫微环境，促进抗肿瘤免疫反应的激活；同时，粪菌移植作为一种整体调节微生态的方法，也已在部分难治性肿瘤患者中取得了初步成效。另一方面，化疗和放疗过程中产生的副作用，如胃肠道毒性、免疫抑制等问题，也可以通过微生态干预得到缓解。益生菌和膳食纤维的应用不仅有助于恢复肠道菌群平衡，还能减轻炎症反应，提高患者耐受性。此外，国际上正在开展多中心、多样本的临床试验，以探索不同微生态干预策略在各类肿瘤中的具体应用效果和机制。这些试验不仅关注单一干预手段的作用，还尝试将微生态调控与传统治疗方法（如手术、化疗、放疗、靶向治疗）相结合，形成综合治疗模式。通过这种多层次、联合干预的方法，有望克服传统治疗的局限性，实现更高的疗效和更低的毒副作用。未来，随着检测技术的不断进步和对微生态作用机制理解的加深，个体化微生态干预将成为精准治疗的重要组成部分。国际上已经开始探索基于患者自身菌群特征的个性化干预方案，并利用大数据分析建立干预效果预测模型，为临床决策提供依据。总体而言，微生态干预策略不仅为肿瘤治疗提供了全新的辅助手段，也为转化医学和精准医疗的发展开辟了新的前沿领域，具有广泛的应用前景和深远的临床意义。

3.1.1.8 微生态与肿瘤转移机制及其干预

肿瘤转移是癌症患者致死的主要原因之一，其机制复杂多样。近年来，越来越多的研究发现，微生态与肿瘤转移密切相关。肠道菌群及其他局部微生物通过调控宿主免疫系统、影响炎症反应以及改变局部微环境，均可能促进或抑制肿瘤细胞的侵袭和转移。微生态不仅在原发肿瘤的发生过程中发挥作用，同时也通过调控循环系统、淋巴系统中的微环境，间接参与肿瘤转移的各个阶段。在机制研究中，某些微生物或其代谢产物被发现能够调控细胞外基质降解酶的表达，促进基质降解，从而为肿瘤细胞的浸润和迁移提供条件。同时，微生态还能通过激活炎症因子和细胞信号通路，改变肿瘤细胞与周围基质间的黏附力，进而增强转移潜能。实验数据表明，肠道菌群失调状态下，局部炎症反应加强，肿瘤细胞更容易获得侵袭性表型，并通过血液或淋巴系统扩散到远处器官。国际上，部分前沿研究正在尝试通过调控微生态来干预肿瘤转移过程。例如，通过补充特定益生菌或采用粪菌移植，恢复肠道菌群的正常平衡，已在动物实验中显示出抑制肿瘤转移的效果。同时，基于微生态标志物的检测，有望在早期发现肿瘤转移的风险，为患者提供及时的干预措施。未来，借助单细胞测序和空间转录组学等技术，可以更为精确地解析微生态对肿瘤转移调控的具体分子机制，进而开发出靶向干预手段。总的来说，微生态在肿瘤转移中的作用为理解转移过程提供了全新的视角，并为抑制肿瘤扩散开辟了新的治疗途径。未来，通过系统性整合基础研究与临床试验，有望建立基于微生态调控的综合防治策略，最终改善肿瘤患者的生存率和生活质量。

3.1.1.9 肿瘤精准治疗与微生态数据整合及大数据分析

精准医疗时代的到来促使肿瘤治疗不断向个体化方向发展，而微生态数据正逐渐成为精准医疗的重要组成部分。随着宏基因组、转录组、代谢组等多组学技术的快速发展，大量关于微生态与肿瘤之间相互作用的数据被积累，为构建精准治疗模型提供了宝贵资源。将微生态数据与肿瘤基因组、临床病理信息等数据整合，通过大数据分析和人工智能算法挖掘其中的潜在关联，已成为国际前沿研究的重要方向之一。首先，多组学数据整合有助于全面解析肿瘤微环境及其与宿主微生态的复杂互动网络。利用高通量测序技术，不仅可以获得肿瘤细胞的基因突变、表达谱及蛋白质组信息，同时也能描绘出患者肠道菌群的多样性及其代谢产物分布情况。通过对这些数据进行联合分析，研究人员可以识别出与肿瘤发生、发展、耐药性及转移密切相关的微生态标志物，为制定个性化治疗方案提供依据。其次，人工智能和机器学习技术在海量数据处理中的应用，为挖掘微生态与肿瘤之间的潜在关联提供了有力工具。通过构建预测模型，可以在早期阶段对患者的治疗反应、预后风险进行精准评估。例如，基于肠道菌群组成和功能的特征，建立的预测模型已在部分临床试验中显示出较高的敏感性和特异性。未来，随着数据量和样本多样性的不断增加，这类模型将进一步完善，推动精准治疗的广泛应用。国际上，多个跨国研究团队正致力于构建全球性的微生态与肿瘤数据库，通过标准化数据采集、共享和分析，加速相关研究成果的临床转化。大数据平台的建立不仅有助于推动基础研究的深入开展，还将为临床实践提供实时、动态的指导信息，帮助医生根据患者独特的微生态和肿瘤特征制定个性化治疗方案。总体而言，将微生态数据整合进肿瘤精准治疗体系，不仅可以提高治疗效果，还将为早期诊断、预后判断以及新药研发提供全新的视角和策略。

3.1.1.10 国际合作与跨学科平台构建推动微生态与肿瘤研究发展

随着微生态与肿瘤研究的不断深入，单一学科已难以全面应对这一复杂问题。国际合作和跨学科平台的构建成为推动该领域持续进步的关键因素。全球各国在基础研究、临床试验、技术开发等方面的优势互补，正为微生态与肿瘤研究带来前所未有的发展机遇。跨学科合作不仅有助于整合生物信息学、免疫学、微生物学、分子生物学和临床医学等多领域的知识，也为探索肿瘤发生机制、诊断方法和治疗策略提供了全新的视角。在国际合作框架下，各大科研机构和医院正通过联合项目、数据共享平台和国际会议等形式，推动微生态与肿瘤领域的协同研究。通过共享样本资源和数据，研究人员可以更快地验证各自的研究发现，缩短从基础研究到临床应用的转化周期。同时，多国联合的临床试验能够涵盖不同人群和地域的差异性，从而提高研究结果的普适性和可靠性。跨学科平台的构建为技术创新提供了良好环境。例如，利用大数据分析、人工智能算法和新型测序技术，可以实现对微生态与肿瘤相互作用的全景式解析；而生物工程、纳米技术等新兴领域的成果，则为药物输送和靶向治疗提供了技术支持。国际合作不仅推动了理论研究的深入，也在治疗方案设计、临床试验及标准化检测方法制定等方面发挥了积极作用，逐步形成了一套完善的微生态与肿瘤联合研究体系。未来，随着全球化研究网络的不断扩大和多学科融合趋势的加强，国际合作将进一步推动该领域从实验室基础研究向临床应用的转化。建立开放、共享、协同的国际平台，不仅能加速新理论、新技术的产生，还将为应对肿瘤防治这一重大公共卫生挑战提供坚实的科学支撑。总体来说，国际合作与跨学科平台构建不仅是推动微生态与肿瘤研究发展的重要动力，也是未来实现精准医疗和个性化治疗的重要保障。

3.1.2 国际新技术发展现状

3.1.2.1 单细胞多组学与空间转录组技术的应用

近年来，单细胞多组学技术与空间转录组技术迅速崛起，为揭示肿瘤细胞内在异质性及其与周围微生态环境的复杂相互作用提供了前所未有的分辨率。单细胞技术不仅可以对肿瘤组织中每个细胞的基因表达、表观遗传修饰和蛋白质水平进行全面检测，还能够揭示肿瘤细胞与局部免疫细胞、间质细胞以及微生物群落之间的细微差别。与此同时，空间转录组技术通过保留组织空间位置信息，使得研究者能够将基因表达数据与细胞在组织内的精确位置关联起来，从而绘制出肿瘤及其微生态环境的空间表达图谱。在肿瘤研究中，单细胞多组学技术已被应用于探讨肿瘤免疫逃逸、耐药性形成以及细胞间通讯等关键过程，揭示出不同细胞亚群在微环境调控中的特殊功能。例如，通过对肿瘤内部不同区域的细胞进行精细剖析，可以发现某些区域存在高表达免疫抑制因子的细胞群体，这些细胞往往与局部微生态中的某些细菌或代谢产物密切相关。同时，空间转录组技术的应用帮助研究者解析了肿瘤边缘与中心区域在微环境组成和细胞功能状态上的差异，为理解肿瘤侵袭和转移机制提供了新的视角。此外，这两项技术的整合应用还推动了精准治疗的发展。利用单细胞与空间信息的联合分析，可以构建肿瘤微环境的高精度三维图谱，为制定个体化治疗方案提供依据。例如，针对特定区域内免疫抑制较强的细胞群体，临床上可以设计局部免疫调节策略；而针对微生态失衡区域，或可通过微生态干预手段恢复局部平衡，增强治疗效果。当前，多中心协作和国际合作正加速这一领域的数据整合和算法优化，未来有望实现更高分辨率、更全面的肿瘤及微生态动态监测。总体来看，单细胞多组学与空间转录组技术为肿瘤与微生态研究提供了强有力的工具，极大地推动了机制探索、诊断分型和治疗策略的创新。随着测序成本的进一步降低和数据处理算法的不断完善，未来这些技术将在肿瘤精准医学和微生态干预中发挥更重要的作用，助力从基础研究到临床转化的全流程优化。

3.1.2.2 人工智能与大数据分析在精准诊断和治疗中的应用

伴随着高通量测序、影像数据及临床多维数据的快速积累，人工智能与大数据分析在肿瘤与微生态学科中的应用逐渐成为热点。通过构建大规模数据库和利用机器学习算法，可以挖掘出海量数据中的潜在关联性，为肿瘤早期诊断、预后评估及治疗反应预测提供科学依据。大数据平台不仅涵盖了肿瘤基因组、转录组、代谢组等多组学数据，还整合了患者微生态信息，如肠道菌群组成、代谢产物谱等，实现多维度数据的联合分析。在实际应用中，人工智能算法能够通过模式识别与特征提取，从复杂的生物数据中筛选出具有预测意义的生物标志物。例如，基于微生态特征构建的预测模型可用于判断患者对免疫治疗或化疗的反应，帮助临床医生制定更为个性化的治疗方案。同时，利用深度学习技术分析医疗影像与病理切片，不仅可以更准确地判定肿瘤分期和分型，还能揭示肿瘤微环境中免疫细胞和微生态分布的空间特征。大数据分析在微生态研究中的应用还推动了跨学科数据融合。通过建立统一的数据平台，不同研究机构可以共享临床样本和多组学数据，提升样本量和数据代表性，进而提高预测模型的准确性和鲁棒性。此外，人工智能技术还能辅助进行数据挖掘和特征关联分析，揭示出传统方法难以发现的复杂关系，为理解肿瘤发生、进展与微生态失衡之间的内在联系提供了新的视角。北医三院乔杰院士、李蓉教授团队利用其大数据资源在国际上首次建立了卵巢衰老曲线，并整合该团队一系列评估卵巢储备的算法，研发了兼顾标准化和个体化的卵巢储备评估和预测工具——OvaRePred，助力育龄期女性合理安排自己的生育计划，冰入选了《The Innovation》杂志评选的2023年全球十大科技进展。OvaRePred工具不仅在辅助生殖和生育规划上具有广泛前景，其在女性肿瘤患者生育力评估及全身健康管理方面的潜力也值得进一步探索和推广。未来，随着数据采集和处理技术的不断进步，加上国际间数据共享和算法合作的不断深化，人工智能与大数据分析将在肿瘤与微生态研究中发挥越来越重要的作用。无论是在早期诊断、风险评估还是精准治疗策略制定中，基于大数据的智能决策支持系统都有望实现更高的临床转化率，最终推动个体化医疗和精准治疗的发展。

3.1.2.3 基因编辑技术在肿瘤及微生态调控中的突破

基因编辑技术，特别是CRISPR-Cas系统的出现，为生物医学研究带来了革命性变化。近年来，基因编辑技术不仅在肿瘤基因突变、耐药性机制研究中得到广泛应用，同时也在调控微生态系统中展现出巨大潜力。利用基因编辑技术，可以精准修改肿瘤细胞中的关键基因，阻断异常信号通路，从而改善治疗效果；同时，也可以定向调控微生物群落中的功能基因，调节肠道菌群结构，进而间接影响肿瘤微环境。在肿瘤治疗中，CRISPR技术已被用于构建肿瘤细胞模型，验证某些基因在肿瘤发生、转移及耐药中的关键作用。通过靶向敲除或激活特定基因，研究者可以直观观察基因调控对肿瘤细胞生物学行为的影响，为设计新的分子靶点提供实验依据。与此同时，基因编辑技术也被应用于免疫细胞的改造，如通过编辑T细胞受体或嵌合抗原受体基因，增强其抗肿瘤活性，正在推动新一代免疫治疗技术的发展。在微生态调控方面，基因编辑技术为改造肠道菌群提供了新手段。通过对益生菌或其他关键菌株进行基因修饰，可以赋予其合成特定抗炎因子或免疫调节分子的能力，从而优化肠道环境，减轻慢性炎症反应，降低肿瘤发生风险。部分前沿研究已经探索了通过CRISPR技术定向改变肠道微生物群落组成的可能性，为实现微生态的精准调控提供了实验基础。此外，基因编辑还可用于构建微生态与肿瘤交互作用的动物模型，帮助深入解析二者之间的分子机制。总体而言，基因编辑技术在肿瘤与微生态调控中的应用正处于快速发展阶段，其在精准治疗、免疫调控及微生态平衡恢复等方面的潜力备受关注。未来，通过进一步完善技术安全性和效率，基因编辑有望成为整合肿瘤治疗和微生态干预的重要手段，推动从基础研究到临床应用的全面转化，并为患者提供更为精准和个性化的治疗策略。

3.1.2.4 微生物组工程与合成生物学在新型治疗策略中的探索

微生物组工程和合成生物学作为新兴交叉学科，为调控人体微生态、改善肿瘤微环境提供了全新途径。通过对微生物基因组的解析和功能改造，科学家们正在尝试构建具有特定功能的工程菌株，这些菌株不仅能够在体内定向释放治疗性分子，还能修复或重塑局部微生态环境，从而在肿瘤预防和治疗中发挥协同作用。在当前的研究中，工程菌株主要通过两种途径发挥作用：一是作为载体，利用合成生物学的方法改造益生菌，使其能够表达抗肿瘤因子或免疫调节分子。例如，通过植入编码细胞因子、趋化因子或抗炎分子的基因，可以使工程菌在肠道内调节局部免疫环境，减弱肿瘤微环境中的免疫抑制效应；二是构建微生态调控回路，实现对菌群失衡的智能响应调控。当机体检测到炎症信号或肿瘤相关生物标志物时，工程菌能够及时分泌相应的调控分子，恢复菌群平衡，从而抑制肿瘤的发生与发展。此外，合成生物学的方法还为构建体内微生态传感器提供了可能。通过设计基因电路，可以实时监控体内微生态状态，并根据检测结果自动调节药物释放，实现精准治疗。这种动态调控系统不仅提高了治疗效果，还能降低药物毒副作用，为个体化治疗提供了新思路。目前，多项动物实验和初步临床研究已证实，微生物组工程在改善肿瘤治疗反应、减轻化疗及放疗相关毒性方面具有显著优势。未来，随着合成生物学和基因编辑技术的不断进步，微生物组工程有望实现更高精度的定向调控，从而构建多层次、智能化的体内微生态管理系统。国际上多个研究团队正在联合探索这一领域的标准化技术和安全性评估，力图推动微生物组工程从实验室走向临床应用，成为联合肿瘤治疗的重要补充手段，助力精准医疗的全面落地。

3.1.2.5 纳米技术与靶向药物递送系统在联合治疗中的应用

纳米技术近年来在生物医学领域的突破为肿瘤治疗和微生态干预提供了全新的技术平台。利用纳米颗粒作为载体，能够实现药物、核酸以及其他功能性分子的精准递送，不仅大幅提高药物在肿瘤组织中的浓度，还可有效降低对正常细胞的毒性。此外，借助于纳米技术构建的靶向药物递送系统，可以在体内实现对微生态调控分子的精准投递，从而实现联合干预肿瘤与微生态环境的双重效果。在实际应用中，纳米载体的设计已逐渐向多功能化、智能化方向发展。通过表面修饰特定的靶向分子，如抗体、肽段或糖类配体，纳米颗粒能够识别并结合肿瘤细胞或特定微生态环境中的受体，实现精准定位。与此同时，这些载体还可设计为响应性释放系统，在遇到特定生理环境（如酸性、氧化应激或特定酶存在条件下）时触发药物释放，确保药物在目标部位发挥最佳疗效。当前，一些研究已经将传统化疗药物、免疫调节因子以及微生态调控分子通过纳米载体进行联合输送，在动物模型中显示出显著的协同抗肿瘤作用，同时减轻了系统性毒副作用。此外，纳米技术还推动了多模态成像技术的发展，通过将成像探针与纳米载体结合，可以实现对药物递送及治疗效果的实时监控。这不仅为个体化治疗提供了反馈信息，也为后续治疗方案的调整提供了数据支持。国际上，多个研究团队正致力于将这种智能递送系统应用于临床试验，探索其在不同类型肿瘤及相关微生态失调中的应用前景。总体而言，纳米技术与靶向药物递送系统为肿瘤和微生态干预提供了一种新型、精准且智能的治疗模式。未来，随着纳米材料制备工艺、表面功能化技术和体内安全性评估的不断完善，该领域有望突破传统治疗局限，实现药物的高效、定向输送，从而进一步推动联合治疗策略在精准医疗中的广泛应用。

【主编】

王 强   武汉科技大学医学院

郭 智   深圳大学附属南山医院

谭晓华   中国人民解放军总医院第七医学中心

【副主编】

吴清明   武汉科技大学医学院

舒 榕   湖北省第三人民医院

黄自明   湖北省妇幼保健院

李小安   绵阳市中心医院

梁 婧   山东第一医科大学第一附属医院

【编委】（按姓氏拼音排序）

刘 姗    深圳大学附属南山医院

王 钧    香港大学深圳医院

钟 楠    深圳大学附属南山医院

胡伟国    武汉大学人民医院

邵 亮    武汉大学中南医院

余春姣    湖北省妇幼保健院

夏 涛    湖北省第三人民医院

李 磊    武汉亚心总医院

何明心    深圳大学附属南山医院

王小梅    武汉科技大学医学院

万京桦    武汉科技大学医学院

向晓晨    武汉科技大学医学院

孟景晔    深圳市第三人民医院

许晓军    中山大学附属第七医院

王 亮    首都医科大学附属北京同仁医院

吴 为    广东省公共卫生研究院

周  浩    华中科技大学同济医学院附属协和医院

杨文燕    山东第一医科大学

乔明强    山西大学生命科学学院

任 骅    南方科技大学医学院

瞿 嵘    惠州市中心人民医院

张宏艳    解放军总医院第三医学中心

张育葵    湖北中医药大学附属襄阳中医医院

胡碧川    襄阳市中西医结合医院

陈 丰    华中科技大学同济医学院附属武汉中心医院

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