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近年来，免疫治疗（如PD-1/PD-L1免疫检查点抑制剂）在癌症治疗中取得了突破性进展，为许多患者带来了前所未有的生存获益【1-3】。然而，尽管部分患者在治疗初期表现出良好反应，但大量临床数据显示，并非所有患者都能从中受益，且部分患者在接受治疗后会产生耐药性【4】。更重要的是，许多肿瘤治疗策略往往只关注如何杀伤癌细胞，却忽略了其对免疫系统的影响，导致一些治疗在削弱肿瘤的同时，也损害了机体的抗癌免疫能力。此外，大量靶点发现研究主要基于转录组数据的相关性分析，难以直接揭示基因对肿瘤微环境和免疫细胞的功能影响，这使得免疫治疗靶点的筛选尤为困难。

2025年2月28日，北京大学、北大-清华生命科学联合中心曾泽贤团队及合作者在Immunity上发表了研究论文Integrated computational analysis identifies therapeutic targets with dual action in cancer cells and T cells。在本研究中，作者开发了ICRAFT （https://icraft.pku-genomics.org），一个基于CRISPR组学的肿瘤免疫靶点鉴定平台，并系统性揭示了能在肿瘤和免疫细胞中具有双重免疫调节作用的关键基因，为提高免疫治疗的有效性提供了新的策略。

这一计算平台不仅确认了TNFAIP3的双重作用机制，还发现了PTPN2和SOCS1等基因的类似功能，为未来联合免疫治疗策略提供了重要的理论依据和潜在靶点。北京大学定量生物学中心博士生罗策，北京大学-清华大学生命科学联合中心博士后张瑞和博士生郭睿为该论文的共同第一作者。北京大学定量生物学中心、北大-清华生命科学联合中心曾泽贤、清华大学基础医学院潘登、北京大学人民医院高志冬为本文的共同通讯作者。ICRAFT作为开放平台将为科学家提供更多机会探索新的免疫功能调节靶点。首次系统性地分析了在癌细胞和免疫细胞中具有双重作用的基因靶点，这为癌症免疫治疗的设计开辟了新的可能性。

原文链接：https://authors.elsevier.com/a/1khAA_OR%7Eyin9e

 参考文献：

1.Ansell, S.M., Lesokhin, A.M., Borrello, I., Halwani, A., Scott, E.C., Gutierrez, M., Schuster, S.J., Millenson, M.M., Cattry, D., Freeman, G.J., et al. (2015). PD-1 blockade with nivolumab in relapsed or refractory Hodgkin's lymphoma. N Engl J Med 372, 311-319. 10.1056/NEJMoa1411087.

2.Xu-Monette, Z.Y., Zhou, J., and Young, K.H. (2018). PD-1 expression and clinical PD-1 blockade in B-cell lymphomas. Blood 131, 68-83. 10.1182/blood-2017-07-740993.

3.Hodi, F.S., O'Day, S.J., McDermott, D.F., Weber, R.W., Sosman, J.A., Haanen, J.B., Gonzalez, R., Robert, C., Schadendorf, D., Hassel, J.C., et al. (2010). Improved survival with ipilimumab in patients with metastatic melanoma. N Engl J Med 363, 711-723. 10.1056/NEJMoa1003466.

4.Sharma, P., Hu-Lieskovan, S., Wargo, J.A., and Ribas, A. (2017). Primary, Adaptive, and Acquired Resistance to Cancer Immunotherapy. Cell 168, 707–723. 10.1016/j.cell.2017.01.017.

邮箱：

zexianzeng@pku.edu.cn

研究方向：

聚焦肿瘤免疫学，有机结合数据挖掘与生物技术，研究肿瘤免疫调控机制与免疫细胞互作，揭示肿瘤免疫反应机理，旨在为临床免疫治疗成功率的提高提供新的靶向基因，为免疫调控基因的发现提供新的研究思路，为临床肿瘤用药提供新的方法。

我们正在开发多种算法和工具来整合分析高通量基因组学数据，包括 RNA-seq、WES、CRISPR筛选、单细胞测序、空间转录组学数据等。通过数据整合和算法开发，我们尝试对肿瘤发生、进展、药物反应和耐药性的特异性进行建模。当我们在数据分析中获得意想不到但有趣的结果时，我们也会设计相应的实验进行验证和探索，以期了解潜在的机制。

我们实验室也开发新的实验技术/方法对免疫微环境中细胞的调控机制进行了解，我们涉及的技术/模型/细胞有: 杀伤性CD4细胞，中性粒细胞，高级别浆液性卵巢癌类器官，CRISPR 筛选 和空间组学技术。