近日，清华大学自动化系、北京信息科学与技术国家研究中心谢震课题组与北京同仁医院黄志刚、张洋团队合作基于中晚期下咽癌的临床样本，利用单细胞转录组测序和混池转录组测序技术，通过系统的生物信息学分析，绘制了首张高分辨率的下咽癌肿瘤微环境细胞图谱，筛选出了与预后密切相关的肿瘤细胞共享功能模块（基因集），并建立了基于微环境非恶性肿瘤细胞亚型构成的治疗响应预测模型，为中晚期下咽癌的临床分层诊疗提供了新方案。

下咽癌因其病发位置隐蔽且早期症状不明显，导致患者诊断时多为中晚期，是头颈部鳞状细胞癌中预后最差的亚种。现阶段，中晚期下咽癌的一线治疗以TPF（铂类、紫杉醇、5-氟尿嘧啶等）诱导化疗叠加EGFR（表皮生长因子受体）靶向治疗，即联合治疗方案为主，但临床实践中仅有约半数的患者对治疗方案有响应。疗效不佳的患者错过了手术或其他治疗方案的最佳窗口而导致病情恶化，身心和经济承受了巨大压力。针对该临床难题，谢震和黄志刚课题组，分别发挥其在肿瘤组学数据分析建模和头颈临床外科诊疗的研究优势，通过多转录组数据的获取和分析，从肿瘤细胞和肿瘤微环境两个方面对下咽癌组织内部的分子和细胞特征进行了详细刻画，筛选了下咽癌预后的标志物，建立了下咽癌联合治疗预测的定量评估模型。其中，下咽癌联合治疗评估模型的建立是基于肿瘤微环境中保守性较强的非肿瘤细胞亚型占比，通过机器学习中支持向量机模型与疗效相关联，在小规模前瞻性数据中取得了准确率高于80%的预测效果。该预测模型具有极大的潜在应用价值，将为中晚期下咽癌提供方便经济的分层诊疗指导；同时，作为整合跨模态信息提供数智精准外科治疗指征的实例，也将为建立定量化、智能化、精准化肿瘤外科的理论和方法提供新思路。

研究项目结果总结图

3月16日，上述成果在《自然·通讯》（Nature Communications）期刊上发表了题为“基于多转录组肿瘤微环境预测男性患者偏多的下咽癌治疗效果的研究”（Integrated transcriptome study of the tumor microenvironment for treatment response prediction in male predominant hypopharyngeal carcinoma）的研究论文。

北京同仁医院张洋教授、清华自动化系博士后刘淦、清华自动化系博士后陶敏珍为该研究的共同第一作者；北京同仁医院黄志刚教授、清华自动化系谢震副教授、北京同仁医院张洋教授、清华自动化系博士后刘淦为该课题的共同通讯作者。其他对该课题有贡献的作者为清华自动化系古槿副教授、2020级博士生宁辉，北京同仁医院的郭伟和尹高菲医生、2021级硕士研究生高文和封丽菲。

该课题得到了国家自然科学基金、重点研发计划项目基金、北京市科学技术基金的资金支持。