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| 本文作者： 任平 | 2023-09-08 12:03 |
近日，第12屆腫瘤系統生物學國際研討會（ICSB 2023）在南方科技大學落下帷幕。
本次會議由南方科技大學醫學院、中國生物信息學學會（籌）、吉林大學計算機科學與技術學院、中國生物信息學學會（籌）系統生物學專委會，及廣東省生物信息學學會聯合主辦。
會議由南科大醫學院講席教授徐鷹任大會主席，特邀20位專家進行精彩報告。
其中十位來自國內的腫瘤學者，有蘇州大學轉化醫學院院長時玉舫、浙江大學轉化醫學研究院院長呂志民、北京大學教授兼云南白藥集團首席科學家張寧、北京大學終身講席教授張澤民等。
十位來自海外的華人腫瘤學者，包括美國圣猶達兒童醫院的遲洪波教授、美國范德堡大學醫學院系主任及講席教授石瑜、美國衛理公會醫院系統生物學系主任及講席教授王天賜、美國埃默里大學腫瘤中心教授俞錦丹等。
會議上，專家們從多個角度出發，在系統的層面上探討了腫瘤形成、發展的推手以及分子機理，涵蓋腫瘤治療、腫瘤免疫、腫瘤耐藥、腫瘤轉移相關的重要科學問題、以及如何通過對腫瘤組學數據的分析及數學建模來助力傳統腫瘤實驗科學探索所面臨的挑戰。
據悉，本次大會共吸引了三百余人現場參會，一萬九千多人線上參加。2024年，第13屆腫瘤系統生物學國際研討會及腫瘤信息學課程將繼續在南科大舉辦。
雷峰網《醫健AI掘金志》作為大會首席合作媒體，對 ICSB 2023大會進行精編報道。
時玉舫，蘇州大學轉化醫學研究院院長，長期從事免疫與干細胞研究，本次演講主題為《MSC（間充質干細胞）調節的組織微環境與腫瘤發展》。
時玉舫介紹，自2004年起，團隊就開始將過去在免疫學研究上的經驗融入到干細胞研究中去，經過多年的積累，團隊發現間充質干細胞在疾病治療中所起到的作用，并非是大家所想的取代衰老、損傷的細胞，而是對身體炎癥有著強大的反應能力，通過刺激免疫細胞產生大量的細胞因子來調動組織細胞。
對人體來說，腫瘤是一個無法愈合的創傷。通過實驗，時玉舫團隊發現小鼠體內的腫瘤會不斷地招募周圍的間質干細胞。并且，腫瘤內部的間質干細胞有著不同的特性，通過與免疫細胞之間的相互作用對腫瘤有著重要影響，包括調控腫瘤微環境，控制腫瘤的生長以及對藥物的抵抗性等。
遲洪波，美國羅切斯特大學教授，研究方向為免疫代謝、T細胞生物學和系統免疫學。本次演講主題為《T細胞代謝和免疫腫瘤學的功能基因組學》。
腫瘤免疫和腫瘤代謝是近年來在腫瘤生物學中進展非常快的兩個領域，遲洪波及其團隊將免疫學與代謝結合起來，研究腫瘤微環境下代謝通路在免疫細胞中的調控機制。
遲洪波介紹，不僅細胞的信號通路可直接調控免疫和代謝，同時代謝產生的一些小分子還可以直接反作用于信號通路。
在演講中，遲洪波介紹了團隊近期主要研究的兩個問題：T細胞內的代謝過程如何被調控，以及腫瘤代謝如何調控細胞之間的相互作用。
根據遲洪波的研究，T細胞的生長和活動需要各種營養物質，而營養物或代謝物與免疫通路之間的相互作用則影響著T細胞的功能活化。
在腫瘤微環境中存在著多種不同的代謝物，為各種不同的細胞提供營養，當兩種細胞所需的營養物相同時，就會出現互相競爭作用。腫瘤分泌的代謝廢物也會直接抑制T細胞的功能。
針對腫瘤微環境中復雜的調控關系，遲洪波實驗室采取了系統免疫學的方法，利用各種層次的組學大數據來獲取生物學信息。
遲洪波指出，基因編輯是進行組學大數據篩選最直接、有力的研究手段，可以直接找出基因與功能之間的聯系。利用基因編輯和組學大數據篩選，遲洪波發現了T細胞的負向調控因子——REGNASE-1，當REGNASE-1失活后，T細胞的功能會得到極大的提升。
程飛雄，美國克利夫蘭診所基因組醫學研究所、凱斯西儲大學醫學院分子醫學系助理教授，研究方向為心臟腫瘤學（Cardio-Oncology）。本次演講主題為《利用多組學和網絡系統生物學實現精準癌癥醫學》。
長期以來，程飛雄實驗室基于人工智能、大數據、基因組學、多組學等技術尋找可用的藥物靶點，并基于這些靶點進行轉化醫學的研究。
程飛雄指出，過去二三十年中，人們常利用循證醫學策略測試腫瘤藥物在大規模病人中的平均效果，但這一方式在臨床上存在一些缺陷，有很多好的藥物在這種測試模式中無法取得成功，因為很多腫瘤藥物只能適用于其中一部分的病人。
過去幾年間，人們逐漸開始嘗試精準醫學的臨床試驗，使腫瘤藥物的實驗成功率從5%一舉提升至26%。
為了更好地預測腫瘤靶點，程飛雄團隊利用蛋白相互作用網絡技術對多組學數據進行整合，再利用算法快速找到代表疾病的網絡模塊，并用網絡模塊來理解疾病。
程飛雄認為，在未來的腫瘤治療中，人們不僅僅要關注腫瘤本身，更應該去探索如何更好地預防腫瘤，嘗試利用大數據的方法預測腫瘤的高發風險。
Jindan Yu，美國埃默里大學醫學院泌尿外科代理教授，研究方向為泌尿系統腫瘤、前列腺癌等。本次演講主題為《基于譜系可塑性的轉錄組、表觀基因組和4D 核組》。
她介紹了團隊在前列腺癌研究領域的成果，重點關注了細胞譜系可塑性和去分化過程，并探討了Polycomb Repressive Complex 2 (PRC2)中的主要成分EZH2在癌癥中的作用。
團隊發現，EZH2不僅能夠調節發育調節因子，還可以激活腫瘤細胞的抗原受體，誘導特定的交叉癌癥生長。此外，團隊還發現了新的蛋白質PALI 1，并探討了它在癌癥中的作用。這些發現為開發針對前列腺癌的治療方法提供了新的思路。
呂志民，浙江大學轉化醫學研究院院長，研究方向為腫瘤學和細胞信號轉導，本次演講主題為《癌癥代謝中的陰和陽》。
在演講中，呂志民介紹了腫瘤中的糖代謝和脂代謝兩大代謝類型，指出糖和果糖在正常細胞和腫瘤細胞中存在著代謝差異。
呂志民指出，糖代謝和脂代謝在腫瘤中受到了多種調節機制的影響，與正常細胞相比發生了顯著的重調，其中腫瘤細胞特有的Warburg效應是精準醫療的主要目標之一。
在腫瘤代謝過程中，關鍵的轉錄因子和調節因子如SREBP、PPARy、AKT等發揮著重要作用。通過深入研究這些調節機制，可以更好地理解腫瘤的生長和轉移，并為腫瘤治療提供新的靶點。
施思，復旦大學腫瘤醫院胰腺腫瘤外科副主任醫師，專注于胰腺、膽道、脾臟、十二指腸、壺腹部腫瘤的外科微創、開放手術和綜合治療。本次演講主題為《擁抱精準，走向卓越》。
施思介紹，胰腺腫瘤外科在建立之初是以手術的根治性、安全性為首要目的。然而，近年來隨著學科發展，越來越多的關注點逐漸轉向手術有效性與精準治療的方向。
當前，決定能否進行胰腺癌手術仍取決于形態、解剖學的評估，這是胰腺癌診療模式普遍面臨的困境。未來，應該更多地考慮轉變為依據腫瘤生物學行為評估，考慮患者能否從手術中獲益。
針對手術不獲益患者的的個性化治療，目前還缺乏客觀明確的指標用以選擇治療方案。為解決這一問題，胰腺腫瘤外科團隊提出了以間質比例為依據進行化療前的評估方案。
張寧，北京大學醫學部副主任，長期從事生物醫學研究，圍繞肝癌這一臨床難題，從分子線索、細胞生物學、藥物篩選、納米技術等多個方面手展開轉化應用研究。本次演講主題為《肝癌表型和單細胞異質性》。
張寧介紹，對于中晚期的肝癌患者的靶向治療，仍存在兩個尚未明確解決的問題。一是缺乏精準診療方案，醫生難以確定哪款藥物最適合患者；二是由于患者的免疫微環境存在異質性，靶向藥物仍對很多病人無效。
為制定精準診療方案，張寧團隊采集了一百多位患者的樣本，并將這些樣本制作成了四百余個類器官，從中探索患者之間的基因組異質性、藥敏異質性等。
獲得了這些重要的基因組信息、藥物敏感性數據以及患者的臨床信息后，即可借助模型來預測哪些藥物最適合特定患者。
胡政，中國科學院深圳先進技術研究院研究員，研究方向為計算生物學，本次演講主題為《用單細胞譜系追蹤解碼體細胞進化》。
胡政介紹，研究者們做細胞命運軌跡推斷時，常使用RNA速率模型來對基因轉錄過程進行建模，根據unspliced mRNA隨時間變化的速度，來預測細胞未來動態的軌跡。
胡政及其團隊創新性地將譜系數據與單細胞轉錄組的數據進行融合，不僅可檢測每個細胞表達的基因，還可直接獲得細胞之間的譜系關系，從而能更全面地了解腫瘤內部包含哪些細胞、如何進行分化、命運決定機制等問題，并能更全面地分析腫瘤的演化過程及其背后的驅動機制。
王天賜（Stephen T. Wong），美國康奈爾醫學院Methodist醫院杰出講席教授，研究方向為系統生物學。本次演講主題為《磷脂酰乙醇胺在肥胖癥中的過量會加劇阿爾茨海默癥和癌癥》。
王天賜指出，根據美國疾病控制與預防中心發布的數據，肥胖與包括肺癌、食道癌、子宮癌在內的十三種癌癥均有關聯。此外，肥胖還會導致認知能力下降，增加出現阿爾茲海默（AD）癥的風險。
王天賜團隊從代謝的角度進行研究，將磷脂酰乙醇胺（PE）作為肥胖個體的區分標志，發現通過Cdp-乙醇胺途徑從頭合成PE的這一改變，促進了外周組織癌癥和中樞神經系統AD的進展。
當PE過高時，會導致中樞神經系統和外周組織中脂質的累積，促進了AD和腫瘤模型中的LD積累，并刺激LD通過鈍化脂解促進上皮-間充質轉化。最終，這些代謝變化加重了癌癥的病程和AD的發病風險。
同時，王天賜團隊還在研究中發現，維持中樞神經系統中PE的穩定狀態有助于減輕小鼠的認知功能障礙。
鄒貽龍，西湖大學生命科學院研究員，研究方向為功能性脂質組學和代謝調節。本次演講主題為《多不飽和脂質組在細胞鐵死亡和癌癥中的多面作用》。
鄒貽龍及其實驗室團隊專致力于研究脂質代謝，并嘗試利用系統生物學的方法解析脂質代謝與腫瘤和腫瘤轉移之間的相互關系。他們的研究手段包括空間脂質組學、空間代謝組學、載體功能篩選等多種方法。
鄒貽龍介紹了脂質的基本結構，并特別強調了多不飽和脂質的重要的作用。多不飽和脂質中存在著密集的碳不飽和鍵，易于氧化，因此在細胞鐵死亡中扮演關鍵角色。在細胞鐵死亡過程中，氧分子直接參與了脂質的氧化，亞鐵離子起到了催化作用，而細胞膜上的多不飽和脂質則決定了這一反應的速率。
鄒貽龍團隊借助卵巢癌的復雜轉移路徑，成功了構建了遠端轉移小鼠模型，并發現多不飽和脂質對遠端轉移具有多重影響。這一發現為未來卵巢癌的靶向治療提供了新的機會和方向。
石瑜（Yu Shyr），美國范德堡大學生物統計學系主任，研究方向為生物統計學。本次演講主題為《空間模式和共定位的可擴展性和無模型檢測》。
他介紹了空間模式和共定位的可擴展性和無模型檢測，并著重討論了數據科學在精準醫學領域的挑戰和未來發展的方向。
隨著精準醫學的發展，生物學家和醫學家需要處理大量的數據，包括基因組數據、臨床數據、環境數據等。這些數據的處理和分析需要數據科學的技術和方法的支持。然而，這些數據的復雜性和多樣性也帶來了諸多挑戰，需要數據科學家具備統計學、計算機科學、機器學習、人工智能（AI）等多方面的技能。
同時，石瑜教授強調，AI和高質量數據在生物醫學研究中的重要性愈發凸顯。AI技術可以幫助生物學家和醫學家更快速、更準確地分析大量的數據，發現新的規律和知識。而高質量的數據是AI技術的基石，只有高質量的數據才能保障AI技術的準確性和可靠性。
石瑜教授還介紹了美國精準醫學計劃“All of Us”，以及UK Biobank、BioVU等項目。前者面向全球用戶開放，最近All of Us研究項目發布了約25萬個全基因組序列數據，供全球研究者使用。這些開放數據平臺將推動精準醫學的發展和進步。
最后，石瑜教授提到Open AI的最新聲明，即他們不會訓練ChatGPT-6，而是由GPT-5自行開發其下一個版本。這意味著，未來生物醫學研究者可以將ChatGPT提供的代碼解釋器用于數據分析，幫助他們從原始醫療數據中提取有價值的見解，做出明智的臨床決策。他提到，今年9月會開設一門新的課程：高級生物統計學的非編程方法。
姜鵬，美國國立衛生研究院國家癌癥研究所終身研究員，研究方向是癌癥生物學。本次演講主題為《用大數據方法研究腫瘤免疫規避過程中的細胞間信號傳遞》。
會上姜鵬著重分享了AI在癌癥臨床研究中的一些問題和局限性。他指出，盡管他們的職責是和醫院癌癥科醫生合作來幫助他們的研究，但事實上不可能滿足每個課題組的合作需求。因此，更實際的方案是，總結大家共同需要的一些生物信息學問題，匯總其它專門做癌癥的臨床和實驗室感興趣的問題，并開發一些計算模型和計算平臺來幫助大家。
他們發表了一篇綜述文章，系統地總結了大數據和AI在癌癥臨床研究中的作用、方法、可能的資源和問題。
文章指出，現在有很多人聲稱他們的AI算法在圖像應用上比人類病理學家不差，甚至更好，但問題是病理學家會進行更多的檢查，比如IHC染色和多個活檢，來確保診斷的準確性。
此外，FDA的報告中提出，要求將AI算法與現有的臨床決策體系進行比較，特別是在使用RHC Marker的情況下。他舉了兩個例子來說明AI在預測蛋白質結構上的局限性。
第一個例子是UBA1基因在L198A位點的突變會破壞其疏水的結合位點，而AlphaFold預測的結構與原始蛋白相同，無法識別出這個突變對結構的影響。
第二個例子是BRIGHT突變使蛋白質更容易被蛋白降解酶所破壞，但AlphaFold預測的結構也與原始蛋白相同，無法識別出這個突變對結構的影響。
最后，姜鵬介紹了他們開發的Beta系統，該系統針對腫瘤微環境中的細胞間相互作用進行分析，并提供了一系列交互性功能，以方便用戶使用。通過該系統，他們發現了一些腫瘤韌性T細胞的特征和新的藥物靶點。
許揚， 南方科技大學醫學院長聘副教授，研究方向為癌癥免疫治療。本次演講主題為《用于治療癌癥和人類疾病的CAR-T技術》。
他指出，CAR-T細胞免疫治療是一種通過基因編輯和擴增免疫T細胞的能力來治療癌癥的新型手段。這一手段最大的優點在于，它不再依賴于MHC分子去識別抗原，而是通過抗體和抗原直接的接觸，使更多的患者受益，而不再需要考慮患者自身MHC的限制。同時，因為CAR是一個非常高度模塊化的設計，所以可以加入不同的信號分子，使T細胞實現各種各樣的功能。
然而，目前CAR-T療法仍面臨腫瘤復發和CAR-T對諸多實體瘤無效等挑戰。為提升治療效果，需要解決T細胞在體內無法長期存活和腫瘤內CAR-T細胞功能失調或喪失的問題。這也導致開發更具有選擇性的細胞因子系統成為了研究熱點。
最后，許揚分享了在開發CAR-T細胞免疫治療中的一個意外發現：T細胞在活化后可以誘導性表達P19這個亞基，但P40亞基完全不表達。這意味著，通過給T細胞提供P40亞基，可以提高T細胞的增殖能力和抗腫瘤效果，并減弱T細胞的耗竭。在安全性方面，P40顯著優于現有的細胞因子療法。因此，通過基因工程讓T細胞表達P40亞基，可以實現更有效的免疫治療。
陳洛南，中國科學院上海生命科學研究院研究員。長期采用系統工程、動力學建模等方式研究復雜疾病的發生機制。本次演講主題為《控制從肺腺到鱗狀轉分化的臨界點》。
陳洛南團隊利用單細胞測序數據，通過計算基因之間的相關性來構建基因網絡，以此量化生物表征，揭示細胞之間的相互作用和分子間機制。他們還開發了一個名為STIA的新方法，用于從高維數據預測生物學和疾病的相關信息。
該團隊提出了一種使用深層網絡從組學數據學習非線性函數并預測未來走向的方法，并將其應用于干細胞分化、疾病預測等領域。此外，他們利用神經網絡和混沌理論來預測高維數據的理念，提出用動態網絡來預警疾病的思想。
團隊還發現，部分腺癌可以起源于淋巴癌，這一轉分化的機制可能與免疫微環境有關。此外，團隊還嘗試將預測和預警方法結合，用于預測地震、流感爆發和復發性疾病的復發，取得了顯著的效果。
陳斯迪，美國耶魯大學醫學院遺傳學副教授。研究方向為癌癥系統生物學。本次演講主題為《基因編輯和免疫治療》。
陳斯迪教授介紹了基因編輯和免疫治療的研究進展。團隊通過大規模篩選發現了超過100個可以顯著提高T細胞功能的基因。他們還利用基因編輯技術改造了免疫細胞，提高了其功能和治療效果。最后，陳教授提出了一種新的基因編輯作為免疫治療的方法，通過一次性過表達大量基因，可顯著抑制腫瘤生長并提高生存率。該方法具有通用性，在各種癌癥或病人中都有作用，不需要個性化治療。與Tarti療法協同作用，可進一步提高治療效果。
張澤民，北大生命科學學院講席教授。研究方向是用生物信息學來解決腫瘤發生過程、腫瘤微環境和對藥物的響應等重要問題。本次演講主題為：《腫瘤微環境的異質性》。
他強調了癌癥研究中思維的變化，從僅關注癌細胞內部變化到關注腫瘤組織的復雜性，包括免疫細胞的異質性。免疫治療改變了人們的思維方式，現在需要更全面地考慮腫瘤的整體。
他提出了對免疫細胞進行功能分型的新思路，并定義了四種免疫微環境的亞型：免疫激活型、免疫抑制型、免疫聚集型和免疫調離型。此外，他還討論了免疫細胞中的NK細胞在癌癥中的重要性及其異質性，并發現了一類在腫瘤中特別高的NK細胞亞型，命名為“tank細胞”。針對不同細胞類型的免疫療法可能是不一樣的，需要根據不同的細胞類型和微環境設計不同的治療方案。
劉莊，蘇州大學功能納米與軟物質研究院教授。研究方向為生物材料與腫瘤納米技術。本次演講主題為《促進癌癥免疫治療的生物材料》。
他介紹了團隊在免疫治療和眼部給藥方面的研究。他們利用生物材料技術，探索了將免疫激動劑與局部治療相結合的策略，以及基于個性化疫苗的策略。在腫瘤領域，他們開發了一種新型藥物，結合放療和免疫激動劑，以抑制腫瘤的生長和遠端腫瘤的壓制。在眼科疾病領域，他們面臨著血眼屏障的問題，正在開發一種新型的眼部給藥系統。他們的研究成果為免疫治療和眼部給藥提供了新的策略和方法，有望為腫瘤和眼科疾病的治療帶來新的突破。
徐鷹，南方科技大學醫學院講習教授。研究方向為腫瘤系統生物學。本次演講主題為《轉移后腫瘤的生物學》。
徐鷹教授強調，我們對腫瘤生物學的理解仍然非常膚淺，而在化學水平上研究腫瘤可能更有成效。他指出，正常細胞和腫瘤細胞之間的物理化學環境存在顯著差異，這種差異對于我們理解疾病的重要性不容忽視。
他詳細講述了pH值變化對蛋白質結構和功能的影響，以及如何影響蛋白質在細胞內的定位和酶的反應速度。他還強調了細胞骨架和微管的重要性，以及腫瘤細胞的代謝和生長特性。
徐鷹教授討論了腫瘤細胞的代謝和生長特性，包括核苷酸從頭合成、氨基酸代謝和尿素循環的變化。他指出，生存壓力導致系統性的基因突變，導致代謝的重編程以適應這種壓力。腫瘤的代謝重編程會產生更多的氫離子，這可能對細胞內外氫離子濃度和細胞功能產生影響。
最后，徐鷹教授介紹了腫瘤轉移后需要膽固醇的原因。他指出，膽固醇可以轉化為性激素和免疫抑制劑，這些物質對腫瘤的生長和轉移具有重要作用。同時，他也提到膽固醇的合成在腫瘤轉移后大幅度上升。徐鷹教授提到了一項相關的流行病學研究，發現在長期服用降膽固醇藥物的人群中，生存時間最長。
楊達，美國匹茲堡大學藥學院副教授。研究方向為癌癥藥物基因組學、癌癥相關的非編碼RNA。本次演講主題為《揭秘隱藏角色: 腫瘤藥物愿景中IncRNA的特征研究》。
他分享了他們在癌癥研究中的工作和目標，包括基因組數據分析、免疫治療和長鏈非編碼基因的研究。他們實驗室最近在長鏈非編碼基因和免疫治療方面取得了進展，包括對EPIC1基因的命名和機制驗證，探討了長鏈非編碼RNA在癌癥發生發展中的作用，以及預測藥物敏感性的策略。EPIC1作為一種在癌細胞中高表達的lncRNA，與所有免疫細胞的浸潤均呈負相關，并且敲除該基因并使用真正的抗PD-1藥物治療小鼠，療效更好。
戴紫薇，南方科技大學生物系助理教授。研究方向是腫瘤代謝、表觀遺傳學的代謝調節和基因表達。本次演講主題為《腫瘤細胞代謝的數學建模》。
她介紹了實驗室和腫瘤細胞代謝的內容，包括腫瘤細胞的代謝特點和測量方法。她主要介紹了代謝通量組學和代謝組學的區別，并介紹了用單細胞轉入組數據研究腫瘤微環境里面不同類型細胞代謝特征的方法和結論。同時，她還提到了如何理解癌細胞和非癌細胞之間的區別，以及在單細胞和組織水平上比較癌細胞和非癌細胞之間的差異等問題。
在進一步分析和發現中，她介紹了她的研究團隊在代謝網絡設計原理方面的工作，包括發現熱力學參數對代謝網絡控制模式的影響和通過數學建模發現最大化代謝效率需要滿足的條件。此外，她還介紹了研究團隊開發的一種基于圖神經網絡的深度學習方法，可以預測代謝反應的吉布斯自由能，填補了全基因組水平代謝網絡上熱力學信息覆蓋度不足的問題。
在演講的最后，她還提到了研究團隊在免疫微環境對癌細胞影響方面的發現，并討論了可能的誤差和不確定性。她強調了單細胞轉錄組數據的重要性，并指出未來需要更多的實驗和理論探索來深入了解腫瘤細胞的代謝特點和調控機制。
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