综述：下一代肿瘤学：精准基因组学、免疫工程与肿瘤微环境调控交叉融合的治疗新前沿

　　本综述系统阐述了肿瘤学从传统细胞毒治疗向整合智能框架的范式转变，强调需通过多组学（multi-omics）、人工智能（AI）和合成生物学等技术，协同调控肿瘤微环境（TME）与免疫系统，以推动精准肿瘤学发展。

　　

Abstract

肿瘤学领域正在经历从传统细胞毒治疗向整合性智能驱动框架的范式转变。该框架将精准基因组学、免疫工程和肿瘤微环境（TME）调控相结合。本综述将癌症视为一个复杂适应系统（CAS），其通过遗传、表观遗传和微环境相互作用不断进化，因此需要动态、多维的治疗策略。文章重点指出单靶点治疗的局限性，并探讨多种协同策略的出现，包括人工智能（AI）引导的自适应给药、合成生物学增强的CAR-T细胞，以及肿瘤微环境（TME）的代谢重编程。

分子图谱、量子生物学、合成肿瘤学和暗基因组挖掘等领域的突破正在扩大治疗前沿。同时，免疫工程创新——如新一代检查点调节剂、逻辑门控CAR-T细胞和新抗原疫苗——正在重新定义免疫肿瘤学。此外，针对TME的策略，包括基质重塑、缺氧调控和微生物组工程，正助力克服治疗抵抗。

多组学分析、组合疗法与计算肿瘤学（如数字孪生）的融合，使得实时个性化干预成为可能。尽管取得这些进展，治疗抵抗、毒性、可及性和伦理问题等挑战依然存在，亟需跨学科合作与公平的创新。未来在于发展自适应、自主的肿瘤学，整合人工智能（AI）、闭环治疗和模块化mRNA平台，以实现大规模精准医疗。本综述强调必须采用统一的、基于系统的方法，将癌症转变为一种可管理的疾病。

Graphical Abstract

通过整合多组学数据、人工智能模型和先进治疗技术，构建动态干预策略，以实现对肿瘤微环境（TME）和免疫系统的精准调控，最终推动肿瘤治疗向个性化、系统化方向演进。