单细胞影像和肿瘤免疫微环境分析

近年来，癌症的免疫治疗取得了巨大进展，然而，仅有一小部分病人对免疫治疗应答。目前，尚无有效的 biomarker 用于免疫治疗应答病人的筛选。我们认为，免疫治疗应答的关键在于肿瘤免疫微环境的构成。对肿瘤微环境不同细胞类型和状态的识别和分析，可以让我们进一步了解肿瘤对免疫治疗应答的机制，从而开发更有效的免疫治疗 biomarker 和联合治疗方案。

该研究方向主要包含如下子课题：

l 基于深度学习的反卷积算法，通过 bulky RNA-seq进行肿瘤微环境细胞成份分析

l 通过 IMC 蛋白成像和空间转录本技术，对肿瘤病理切片进行分析，对免疫相关细胞进行定位，并进行细胞亚型和状态分析

l 提取不同免疫细胞的时间和空间域分布特征，构造机器学习模型对不同免疫治疗方案的应答进行预测。