综述：癌症研究中的技术创新与多组学方法：一项全面综述

本综述系统探讨了技术创新（如NGS、CRISPR/Cas9、AI/ML）与多组学方法（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）在癌症研究中的整合应用，重点分析了其在肿瘤异质性解析、生物标志物发现、精准诊断及个性化治疗策略开发中的突破性进展，为未来癌症研究提供了多维度视角。

　　

2. 方法论

通过PubMed、Elsevier、Google Scholar等数据库对2010–2025年文献进行系统检索，关键词包括“癌症、多组学方法、测序技术、CRISPR/Cas9、人工智能/机器学习、影像诊断”等，并设定纳入标准涵盖技术革新与多组学在肿瘤诊断、预后及治疗中的应用研究。

3. 癌症分子机制与通路概述

癌症发展涉及复杂分子机制与信号网络，包括原癌基因突变（如p53）、肿瘤抑制基因失活及关键通路异常激活。MAPK、PI3K/AKT/mTOR和Wnt/β-catenin等信号通路在细胞增殖、凋亡逃逸和转移中起核心作用。此外，代谢重编程（如Warburg效应）和免疫微环境调控也是肿瘤进展的关键因素。

4. 变革癌症研究的技术创新

4.1. 高通量测序技术

从Sanger测序到单细胞测序（scRNA-seq）和空间转录组学，技术演进使得肿瘤异质性解析、稀有细胞群鉴定及突变谱系追踪成为可能。例如，单细胞测序揭示肺腺癌中ELF3基因介导肿瘤-微环境互作，而ctDNA测序可预测非小细胞肺癌的最小残留病灶（MRD）。

4.2. 肿瘤影像与诊断进展

分子影像技术（如PET、MRI、超极化MRI）通过特异性探针实现肿瘤早期检测与治疗响应监控。新型术中分子成像剂pafolacianine显著提升肺癌手术的肿瘤识别率，而专用乳腺PET（DbPET）对浸润性乳腺癌的检测灵敏度达91.4%。

4.3. 人工智能与机器学习在癌症研究中的应用

AI算法（如CNN、SVM、GANs）在病理图像分类、癌症亚型分型、药物发现及预后预测中表现卓越。例如，深度学习模型通过CT图像预测胰腺癌进展，准确率超96%；CUPLR模型依据511个基因变量识别35种癌症亚型，准确率达90%。

4.4. CRISPR与基因编辑在癌症研究中的角色

CRISPR/Cas9技术通过精准基因编辑靶向致癌基因（如PUM1、WHSC1），增强化疗敏感性，并用于工程化T细胞免疫治疗。脂质纳米颗粒（LNP）递送系统实现体内编辑效率超70%，为实体瘤治疗提供新策略。

5. 多组学方法在癌症研究中的应用

多组学整合分析（基因组、转录组、蛋白组、代谢组）提供系统级视角，揭示癌症驱动机制与生物标志物。空间多组学技术保留细胞原位信息，解析肿瘤-基质互作（如CAF亚型与免疫细胞空间分布），促进靶向疗法开发。

5.1. 基因组学

癌症基因组学通过突变谱分析（如FGFR3、TP53/RB1）实现亚型分类与个性化治疗策略制定。机器学习模型（如PCDG-Pred）优先驱动基因突变，提升精准肿瘤学应用价值。

5.2. 转录组学

scRNA-seq与空间转录组学揭示肿瘤微环境中细胞状态异质性及免疫应答动态。例如，前列腺癌中内皮细胞亚群通过配体-受体互作促进侵袭；直肠癌中IGF2与L1CAM过表达导致新辅助治疗耐药。

5.3. 蛋白质组学

质谱技术与蛋白微阵列鉴定疾病相关蛋白标志物及信号网络。在非小细胞肺癌中，血浆蛋白组分析发现sPD-1与PD-L1状态及生存期相关；卵巢癌中SMAD3下调可增强 cisplatin 诱导的细胞死亡。

5.4. 代谢组学

代谢重编程（如SCFAs、酮体）影响免疫治疗响应与肿瘤进展。稳定同位素代谢流分析（SIRM）结合MSI技术可视化代谢空间异质性，为靶向代谢脆弱性提供依据。

6. 多组学数据整合在临床肿瘤学中的应用

多组学整合推动癌症分型、预后模型构建与联合疗法开发。例如，MOVICS和M-GCN等算法整合多维度数据实现精准患者分层；空间多组学揭示胶质瘤浸润相关的代谢-信号网络互作。表1总结了多组学在生物标志物发现中的典型应用，如CA19-9用于胰腺癌早期诊断、NETs-TLR2轴调控免疫抑制等。

7. 结论与未来方向

技术创新与多组学整合正重塑癌症研究范式，从基础机制解析到临床转化应用。未来需攻克数据标准化、算法可解释性及临床验证等挑战，同时关注CRISPR递送效率、AI偏差伦理问题。通过跨学科合作与开源数据共享，多组学驱动精准肿瘤学将迈向更高效、个性化的癌症诊疗时代。