综述：多组学研究在理解癌症药物耐药性方面取得了进展

《Biomedical Technology》：Multi-omics advances in understanding cancer drug resistance

癌症药物耐药性机制研究进展及多组学整合策略。

　　癌症药物耐受性是现代肿瘤学领域面临的重要挑战之一，不仅影响治疗效果，还显著降低患者的生存率。尽管癌症生物学研究取得了巨大进展，药物耐受性仍然是一个复杂的、动态变化的问题。肿瘤细胞通过多种机制逐渐失去对治疗药物的敏感性，或完全抵抗药物作用，这种适应性能力使得原本有效的治疗方案在长期使用后失效，导致疾病复发和转移现象十分常见。无论是化疗、靶向治疗还是免疫治疗，尽管初始反应可能迅速缓解肿瘤，但随后的耐受性却会大幅削弱治疗的有效性。考虑到这些研究，大约有一半的癌症患者在初次治疗时就存在内在耐受性，或者在治疗过程中获得耐受性。

肿瘤耐药机制网络极其复杂，涉及多个相互作用的要素，并且会随着治疗进展和肿瘤细胞适应能力而动态变化。肿瘤耐药分为内在耐药和获得性耐药两种类型。前者是指肿瘤细胞对首次治疗的天然抵抗，而后者则是在周期性治疗过程中逐渐形成的耐药现象。这些机制包括药物靶点的突变、适应性信号通路的激活、药物外排泵的过度表达、DNA修复能力的增强，以及肿瘤微环境（TME）的变化。通过这些复杂的机制，肿瘤细胞挑战治疗的耐受性，这需要对癌症生物学有深入的理解。

虽然单一层面的生物信息分析能够提供有用的生物学见解，但它们在全面描述细胞系统方面存在局限性。因此，多组学分析在解释不同组学层之间的信息流动方面具有显著优势，甚至能够超越单一组学分析在完全解释疾病起始或进展方面的不足。多组学技术指的是对不同生物信息层进行整合研究的方法，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、微生物组学、代谢组学和表观遗传学等。这些技术不仅揭示了分子层面的特征，还通过整合分析提供了对生物系统的整体理解，例如肿瘤的分子基础、肿瘤异质性和分类，以及个性化治疗策略。

本综述旨在提供一个更新的视角，探讨多组学技术在癌症药物耐受性研究中的最新进展和应用。从识别关键基因和通路到采用先进的数据整合策略，我们讨论了多组学方法如何揭示药物耐受性的复杂性。此外，我们还强调了多组学技术在指导个性化治疗中的潜力，从而改善患者预后。具体而言，本综述探讨了多组学特征如何预测治疗反应，并发现新的治疗靶点以克服耐受性。同时，我们还讨论了多组学研究在肿瘤耐受性方面的主要挑战，包括数据整合与验证，并提出了未来研究的有前景的方向。

为了全面评估癌症药物耐受性的机制，本综述采用了一种系统的方法，分析了多组学技术在识别关键基因和通路中的应用。通过整合不同组学数据，研究人员能够解析基因突变、转录调控和蛋白质表达之间的复杂相互作用，从而深入理解耐受性机制。这种多层分析对于推动个性化治疗具有重要意义。此外，本综述还讨论了多组学技术在发现新的治疗靶点和优化治疗策略中的应用，为癌症治疗提供了更全面的视角。

在文献检索方面，本综述对PubMed、Web of Science和Scopus等电子数据库进行了系统的查询，收集了2015年1月至2024年12月期间发表的论文，最终更新至2025年1月。检索策略包括核心关键词及其组合，如“multi-omics”或“integrated omics”与“cancer drug resistance”、“chemotherapy resistance”、“targeted therapy resistance”或“immunotherapy resistance”结合使用。纳入标准包括专注于癌症药物耐受性的研究，主要应用或讨论多组学技术的研究，以及原始研究文章或高质量综述。排除标准则包括非英语出版物、缺乏多组学视角的单一组学研究，以及会议摘要、书籍章节或非同行评审的评论文章。初步筛选过程包括合并所有数据库的记录、去除重复项，并随后评估标题和摘要的相关性。随后，对相关文章的全文进行了评估，以确保其符合综述的纳入标准。虽然该过程旨在广泛覆盖，但本综述属于叙述性综述而非系统综述，因此最终选择也结合了作者的专业判断，以确保选取关键进展。

多组学技术在癌症生物学研究中发挥着重要作用，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学。基因组学研究癌症的结构、功能、进化以及其与环境的相互作用。特别是人类基因组计划的完成，使得基因组学在癌症研究中发挥关键作用，为研究致癌机制和发现预测患者药物反应的生物标志物提供了强有力的手段。基因组学研究揭示了关键基因突变、拷贝数变异和基因组重排，阐明了它们与不同癌症中药物耐受性的关系。CRISPR基因编辑技术则帮助识别与癌症药物耐受性相关的关键基因，从而优化治疗策略。初始研究发现，非小细胞肺癌（NSCLC）患者中EGFR突变通常对传统化疗具有耐受性，但对EGFR酪氨酸激酶抑制剂吉非替尼具有良好的反应。染色体重排如BCR-ABL则与某些血液系统恶性肿瘤的耐受性密切相关。最近的研究表明，MMR缺陷型胃肠道癌症患者对PD-1阻断疗法有显著获益，无需额外手术或化疗。目前，癌症基因组学在识别肿瘤驱动基因、分析与癌症相关的突变谱和研究基因组不稳定性方面发挥着关键作用。基因组学是多组学研究癌症药物耐受性的基础，揭示了关键的遗传异常。通过将基因组学发现与其他组学层整合，研究人员可以解析基因突变、转录调控和蛋白质表达之间的复杂相互作用，推动肿瘤学的个性化治疗。

表观基因组学是研究DNA和组蛋白修饰变化及其在基因表达调控中的作用。表观基因组学技术，如DNA甲基化测序、染色质免疫沉淀测序（ChIP-Seq）、组蛋白修饰测序和非编码RNA分析，对于理解各种癌症中的药物耐受性至关重要。研究显示，DNA甲基化由DNA甲基转移酶（DNMTs）和去甲基化酶调控，影响Notch和Wnt/β-catenin信号通路。这些通路调控凋亡、增殖、干性以及上皮-间质转化（EMT），这些因素在肿瘤药物耐受性中起关键作用。组蛋白精氨酸去甲基酶PAD4通过将精氨酸转化为瓜氨酸，不仅通过调控EMT和凋亡来对抗药物耐受性，还在肝细胞癌中促进自噬，增强化疗耐受性。表观基因组学是多组学研究肿瘤药物耐受性的重要组成部分，通过分析DNA和组蛋白的可逆修饰，揭示了基因表达调控的复杂网络。这些表观遗传变化影响凋亡、增殖和EMT等机制，这些机制是药物耐受性的关键驱动力。通过靶向特定的表观遗传修饰因子（如DNMTs和HDACs），研究人员可以开发新的治疗策略，以克服耐受性并增强肿瘤学的精准医学。

转录组学研究细胞内的全面基因表达谱，包括mRNA和非编码RNA（ncRNA），如miRNA、lncRNA和circRNA。该领域提供了在不同条件下基因表达变化的见解，并比较了不同组织和环境中的转录组差异。这种分析对于理解基因调控和细胞功能至关重要，揭示了与肿瘤起始和进展相关的生物过程。转录组学最常见的应用是差异基因表达（DGE）分析，利用微阵列、RNA测序（RNA-seq）和单细胞RNA测序（scRNA-seq）等技术检测药物耐受性肿瘤细胞中显著的基因表达变化。特定的转录因子和ncRNA在调控细胞信号和代谢通路中起关键作用，帮助细胞适应治疗压力并维持耐受性。RNA-seq技术在识别新转录本和替代剪接事件方面发挥着关键作用，这些事件增加了基因表达的复杂性和多样性。转录调控网络由转录因子、共激活因子和共抑制因子之间的相互作用构成，调控基因表达。这些网络为耐受性的机制提供了新的见解。最近，scRNA-seq在肿瘤耐受性研究中变得至关重要，通过分析单细胞水平的基因表达异质性，揭示了耐受细胞的组成，并探索了TME内的细胞通讯。转录组学在多组学研究中对于揭示药物耐受性机制至关重要，通过分析基因表达谱和非编码RNA，揭示了差异基因表达、替代剪接和转录调控网络如何促进肿瘤适应和耐受性。单细胞RNA测序的进步进一步增强了我们对耐受性的理解，阐明了肿瘤微环境内的细胞异质性和通讯。

蛋白质组学研究细胞内所有蛋白质的表达、修饰、相互作用和功能，代表了基因组功能的最终体现。蛋白质组学分析涉及如二维电泳（2-DE）、质谱（MS）和蛋白质芯片等技术。这些方法能够精确反映细胞活动，并阐明肿瘤起始和进展的机制。蛋白质组学的调控机制包括翻译后修饰、蛋白质的固有属性（如三维结构）以及蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。整合这些元素有助于更深入地理解蛋白质在细胞功能和疾病中的作用，为识别药物耐受性机制提供分子基础。蛋白质组学研究利用MS和蛋白质亲和纯化技术，识别了耐受性肿瘤细胞中蛋白质表达和功能的变化。这些变化包括翻译后修饰（如磷酸化、乙酰化和泛素化）、蛋白质降解调控以及相互作用网络，这些对于细胞生存策略和耐受性发展至关重要。结合共免疫沉淀（Co-IP）和酵母双杂交（Y2H）等技术的蛋白质相互作用网络研究，对于分析药物靶点蛋白及其信号通路至关重要，进一步揭示了蛋白质网络在肿瘤细胞中的重要角色。蛋白质组学通过分析蛋白质表达、修饰和相互作用，为癌症药物耐受性提供了关键的见解，揭示了翻译后修饰和蛋白质网络如何驱动耐受性机制，为识别治疗靶点提供了分子基础。将蛋白质组学与其他组学层整合，有助于更全面地理解耐受性的发展，并支持精准医学策略的设计。

代谢组学作为一门迅速发展的领域，在基因组学和蛋白质组学之后兴起。它研究细胞内所有小分子代谢物的类型、丰度和变化，位于生物调控网络的下游，能够提供生物表型的精确反映。该学科分为非靶向代谢组学、靶向代谢组学和广泛靶向代谢组学，其中非靶向代谢组学最为常见。这种方法主要用于识别疾病相关的生物标志物，并与各种组学技术整合，以探索代谢物动态及其机制。代谢组学评估细胞的代谢和生理状态，对于理解肿瘤代谢重编程和药物代谢至关重要。利用质谱（MS）和核磁共振（NMR）等技术，代谢组学揭示了肿瘤耐受性期间代谢调控网络的变化。研究表明，耐受性肿瘤细胞往往通过调整其代谢通路来适应治疗带来的高能量需求。例如，研究显示增强的糖酵解和脂质代谢通路是药物耐受性的重要适应策略。目前，代谢组学广泛用于研究肿瘤细胞的代谢适应和耐受性机制，识别代谢生物标志物和潜在治疗靶点。代谢组学分析细胞代谢物，提供了关于肿瘤代谢重编程和药物耐受性的见解。它识别了关键代谢变化，如增强的糖酵解和脂质代谢，这些变化帮助肿瘤细胞适应治疗压力。将代谢组学与其他组学技术整合，支持了发现代谢生物标志物和治疗靶点的精准医学策略。

微生物组学揭示了微生物群落与肿瘤生物学之间的潜在联系，通过分析微生物群落的组成和功能。利用如16S rRNA测序和宏基因组测序等技术，微生物组学识别并分类这些群落，分析环境样本中的所有微生物基因组。研究显示，微生物组的变化可以影响宿主的免疫反应、药物代谢和TME的调控，从而影响肿瘤细胞对治疗药物的敏感性。例如，某些微生物可以促进或抑制肿瘤生长，并通过影响宿主免疫反应来改变治疗药物的反应。整合宏基因组学与基因组学、转录组学和临床数据，如26种癌症类型的4,160例转移性肿瘤活检样本，揭示了不同癌症中的器官特异性微生物群落趋势。更重要的是，研究表明免疫治疗显著改变了转移性肿瘤的微生物组成，并且特别建立了在转移性NSCLC患者中Fusobacterium与免疫检查点阻断（ICB）治疗耐受性的联系。微生物组学探索了微生物群落与肿瘤生物学之间的联系，揭示了微生物如何影响宿主免疫反应、药物代谢和TME的调控。它突出了特定微生物在促进或抑制肿瘤生长中的作用及其对治疗药物反应的影响。将微生物组学与其他组学技术整合，有助于更深入地理解微生物多样性如何影响治疗效果和耐受性。

单细胞组学和空间组学技术为肿瘤细胞生物学提供了多层和多维度的见解。单细胞组学技术包括scRNA-seq、scDNA-seq、单细胞蛋白质组学（如CyTOF）和单细胞代谢组学。空间组学技术则通过空间上下文研究基因组学、转录组学和蛋白质组学。例如，空间转录组学、空间蛋白质组学（如ImmunoSABER）和空间代谢组学等技术被用于这一领域。单细胞组学与空间组学的结合，可以揭示肿瘤细胞生物学的多层次和多维度的生物信息。TME是肿瘤耐受性的主要贡献者，包括癌细胞、免疫细胞、基质细胞、血管、细胞因子和信号分子。多组学技术的发展为全面分析TME的复杂性及其与耐受性的关系提供了新的工具和方法。此外，肿瘤内部异质性（ITH）是许多癌症中治疗耐受性的主要原因，不同肿瘤区域可能表现出不同的基因组组成和突变负担。这种异质性可能导致某些靶向治疗的耐受性，因为并非所有克隆都必须被有效打击。多区域测序研究揭示了在肿瘤中同时存在的遗传不同的克隆或亚克隆，并且在肿瘤进展过程中可能经历了分支进化，进一步增加了肿瘤异质性。不同区域之间的异质性导致对治疗反应的不一致性，并且可能促进耐受性的产生。单细胞组学和空间组学的广泛应用为ITH研究带来了新的机遇和突破。研究显示，肿瘤内的特定细胞亚群表现出不同的耐受机制。通过单细胞组学，研究人员可以识别和表征这些亚群。评估肿瘤反应性CD4和CD8 T细胞的丰度可以有效区分不同癌症类型中响应和非响应患者。此外，空间组学通过定位不同肿瘤区域的功能性细胞类型，增强了对TME如何影响细胞耐受性的理解，为个性化治疗提供了有价值的见解。单细胞和空间组学为肿瘤异质性和微环境动态提供了多维度的见解，对于理解耐受性机制至关重要。这些技术能够识别具有不同耐受性特征的细胞亚群及其在肿瘤内的空间相互作用，从而增强耐受性预测和治疗策略的精准性。

尽管每种组学层提供了独特的视角，但要全面理解其优势和局限性，对于设计多组学研究以解决癌症药物耐受性至关重要。基因组学在检测遗传改变方面特别有效，如驱动突变和拷贝数变异，这些改变可能导致耐受性。然而，它无法捕捉基因组水平后的动态调控事件。这一局限性可以通过转录组学来弥补，转录组学能够识别基因表达改变和非编码RNA变化，这些变化在治疗适应中起中介作用。然而，mRNA表达水平往往与功能性蛋白的丰度相关性较低，这一问题可以通过蛋白质组学解决。蛋白质组学表征了实际效应分子，即蛋白质，包括它们的翻译后修饰和相互作用，从而提供了更直接的细胞表型和药物作用机制的联系。代谢组学位于下游，提供了细胞功能代谢状态的实时快照，直接反映了基因组、转录组和蛋白质组过程的结果，如Warburg效应或耐受细胞中改变的脂质代谢。新兴领域如微生物组学和表观基因组学提供了重要的上下文信息。微生物组学揭示了肿瘤内微生物群如何代谢药物或调节局部免疫反应，从而影响治疗效果。相比之下，表观基因组学识别了调控基因表达的可逆修饰，这些修饰通常与稳定的、长期的耐受性表型相关。关键的是，没有任何一种组学方法可以单独全面解决药物耐受性问题，它们的真正潜力只有在整合应用中才能被充分释放。例如，基因组突变可能导致替代剪接变体，进而导致功能异常的蛋白质，最终破坏代谢通路。因此，这些技术的战略整合对于从相关性观察转向因果性、机制性理解至关重要，从而指导识别稳健的生物标志物和开发新的联合疗法。

多组学数据的整合是揭示癌症药物耐受性机制的关键。通过结合不同组学技术，研究人员可以从基因组到转录组、表观基因组和蛋白质组等多个层面获取完整的分子图谱。单个组学技术无法全面解释耐受性机制，但多组学整合能够从这些不同的分子层面上全面解析变化。例如，基因组、转录组和蛋白质组数据的整合可以进一步阐明基因突变如何影响表达基因，从而改变蛋白质功能，导致耐受性。结合转录组和蛋白质组分析已经证明了在卵巢癌治疗中，剪接体网络在DNA损伤反应和细胞周期调控中的关键作用。特别值得注意的是，剪接体蛋白如SNU13和SYNCRIP是治疗耐受性的关键驱动因素。这些发现突显了新的治疗策略的可能性。应用如单细胞转录组学或空间组学等技术，可以揭示细胞因子、细胞外基质（ECM）成分和免疫细胞浸润如何影响肿瘤耐受性。这种多组学整合方法有助于发现不同组学层之间的相互作用，识别关键的调控节点和网络，并为精准医学和个性化治疗策略的设计提供坚实的依据。在此背景下，临床医生可以更好地理解患者的病理特征和耐受性机制，从而选择合适的治疗方案。例如，基因组信息可以预测药物靶点的突变，转录组分析可以预测对药物的转录反应，而蛋白质组学分析可以评估药物代谢和作用机制，从而优化治疗策略以实现更好的治疗效果并提高生存率。此外，这些多组学监测方法的应用将需要开发许多生物信息学工具和分析平台，并将其整合，这将推动生物信息学、人工智能和统计方法的进步。它为解析耐受性机制提供了更高的分辨率和更全面的数据支持。

整合多组学数据超越了单一组学研究的局限性，使研究人员能够从有限的数据集中提取全面的见解。这种方法有助于建立与特定生物学问题相关的复杂调控网络。例如，全基因组测序（WGS）结合RNA-seq可以追踪特定基因突变的下游影响，从而阐明与耐受性相关的基因表达改变。同样，将蛋白质组学与代谢组学结合有助于识别在不同分子层面上表现出相关或分歧趋势的蛋白质，从而揭示转录后调控机制。关键的是，这种结合允许研究人员调查蛋白质功能与代谢结果之间的因果关系。此外，将单细胞组学与空间组学整合，可以将分子细胞特征与空间定位相关联，揭示TME内细胞特异性的作用，并准确识别不同肿瘤区域内的相互作用和功能网络。总体而言，多组学方法提供了对生物过程的全面、系统层面的理解，这是单一组学研究无法实现的。

多组学技术平台主要包括基于测序技术的测序平台、基于质谱（MS）技术的质谱平台，以及多组学整合分析平台。后者作为多组学技术的核心子平台，负责同步和交叉分析来自测序和MS平台的单组学数据。这种方法有助于识别不同组学数据之间的关联和模式，构建和分析多层生物网络，并提供对生物系统的全面理解。代表性的多组学整合分析平台包括Galaxy和O-Miner。这些平台提供了从数据预处理和整合到功能注释和可视化的一系列工具，使研究人员能够整合不同组学层面的数据以进行有意义的解释。

多组学数据整合的分析策略包括数据预处理、特征选择和数据分析。预处理包括标准化、归一化和批次效应校正。标准化和归一化能够减少不同组学数据之间的尺度差异，而批次效应校正可以校正实验条件引入的系统性偏差。数据标准化是多组学分析的关键步骤。常用的标准化方法包括Z-score和Min-Max缩放，而归一化方法如每百万转录本数（TPM）或每百万计数（CPM）通常用于基因表达数据，以考虑测序深度的变化。适当的方法必须根据数据类型进行选择。例如，基因组、转录组和蛋白质组数据需要进行标准化和归一化以进行进一步分析。批次效应校正方法在多组学数据预处理中被广泛采用，如Leek及其同事提出的方法。

根据研究目的，预处理后需要选择适当的特征或基因进行进一步处理的数据。降维技术，如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），常用于特征选择，以降低数据维度。除了这些线性方法，非线性方法如t分布随机邻域嵌入（t-SNE）也因保留局部数据结构和揭示高维生物数据集中的复杂模式而受到欢迎。同样，均匀流形逼近和投影（UMAP）作为一种强大的替代方法，提供了与t-SNE相当的可视化质量，同时显著提高了计算效率。此外，连接相关性和回归分析的统计方法被用于发现不同组学数据之间的相互依赖性，以构建生物学网络并解释分子相互作用和通路。数据整合是多组学分析的内在步骤，通常通过概念整合、统计整合和基于模型的整合进行。常用的数据整合方法包括共表达网络分析、共变分析和潜在变量模型。共表达网络分析构建基因表达网络以揭示基因相互作用。Langfelder和Horvath引入了加权基因共表达网络分析（WGCNA）以实现这一目的。共变分析发现不同组学数据之间的共变模式，以识别共同的变化。潜在变量模型通过构建潜在变量揭示不同组学数据之间的共同变化。

功能注释是整合分析结果解释阶段的关键步骤。将目标序列与功能注释数据库如基因本体（GO）、KEGG和UniProt对齐，以获取其功能注释信息。将功能注释结果映射到生物学网络或模型上，结果可以与功能分析、代谢通路富集分析和分子相互作用研究相结合，以系统地阐明生物分子的功能和调控机制。这些方法主要包括GO分析、KEGG通路分析和富集分析。通过功能注释发现的与疾病相关的关键基因和通路为生物研究提供了重要线索。使用潜在成分进行的生物标志物发现数据整合分析（DIABLO）整合了组学数据，同时识别了关键变量并区分了表型组。这些方法不仅有助于揭示耐受性机制，还为精准医学和个性化治疗策略的设计提供了坚实的基础。

多组学技术在癌症药物耐受性研究中的发展为揭示复杂的耐受性机制提供了新的可能性。这些技术不仅帮助研究人员识别关键的生物标志物，还为开发新的治疗策略提供了理论支持。例如，基因突变和表观遗传修饰是理解癌症药物耐受性的核心，它们驱动了蛋白质功能和基因表达的变化，使肿瘤能够适应并抵抗治疗。多组学整合分析通过将基因组变化与蛋白质组和代谢组变化相联系，揭示了耐受性网络的复杂性。这不仅突显了关键的耐受性驱动因素，还为开发针对遗传和表观遗传机制的靶向治疗提供了基础。

代谢重编程是肿瘤细胞抵抗治疗的一种关键适应策略，涉及糖酵解、脂质、氨基酸和线粒体代谢等通路的调整。肿瘤细胞通过与这些通路的互动和表现出的可塑性，维持其生存和增殖，从而逃避药物的作用。例如，肿瘤细胞可能通过增加葡萄糖摄取和乳酸产生（Warburg效应）来逃避药物作用。耐受性细胞通常表现出增强的线粒体功能和氧化磷酸化。研究表明，抑制线粒体呼吸链复合物I和II可以逆转耐受性，引发氧化应激（OS）和凋亡，并增强肿瘤细胞对治疗的反应。代谢重编程是肿瘤细胞抵抗治疗的重要适应策略，涉及多个代谢通路的变化。多组学分析有助于识别这些代谢网络中的关键节点，如特定蛋白质或酶，这些可以作为克服耐受性的潜在靶点。通过整合代谢组学与其他组学数据，研究人员可以开发全面的策略，以针对代谢脆弱性并提高癌症治疗的疗效。

肿瘤细胞通过适应特定的遗传变化，重新编程信号通路以维持其在药物治疗期间的生存。具体而言，它们通过重新激活靶向通路或激活替代通路，继续其增殖和生存。这一过程涉及多个信号通路之间的复杂调控和反馈循环。此外，TME内的相互作用可能通过生长因子或细胞因子的分泌激活替代信号通路，进一步促进药物耐受性。信号转导重编程是肿瘤细胞发展药物耐受性的重要机制，涉及多个信号通路之间的复杂互作和反馈循环。在KRAS突变的胰腺导管腺癌细胞系中，转录组分析揭示了与KRAS-ERK通路相关的特征。整合蛋白质组学数据和磷酸化修饰，并结合体内和体外实验，显示了ERK通路的再激活是获得性耐受KRAS抑制剂的关键，从而增强了我们对KRAS-ERK调控的磷酸化网络的理解。多组学方法有助于揭示这些重编程事件及其在肿瘤微环境内的相互作用。这种整合分析继续揭示信号通路重编程的机制，并支持开发针对多个通路的联合疗法以克服耐受性。

肿瘤微环境（TIME）在癌症的起始、进展和耐受性中起着关键作用。TIME包括癌细胞、基质细胞（如成纤维细胞和内皮细胞）、免疫细胞（如巨噬细胞、T细胞和自然杀伤细胞）、血管、细胞因子和细胞外基质（ECM）。通过复杂的细胞间相互作用和信号网络，这些成分影响肿瘤的生物学行为。肿瘤和微环境成分内的细胞和空间异质性导致不同区域对药物反应的差异。常见的免疫耐受机制包括PD-1配体结合的缺失、T细胞排斥以及免疫抑制性免疫细胞的存在。TIME内的通讯涉及癌相关成纤维细胞（CAFs）、免疫细胞和肿瘤干细胞，通过分泌细胞因子、趋化因子和细胞外囊泡调控肿瘤细胞的耐受性。例如，CAFs通过旁分泌分泌因子如转化生长因子-β（TGF-β）和基质细胞衍生因子-1（SDF-1）促进肿瘤细胞的EMT，增强其侵袭性和耐受性。多组学分析揭示了TIME内的关键代谢和功能重编程，这些重编程驱动免疫治疗的耐受性。例如，一项整合代谢组学、转录组学和单细胞转录组学的多组学研究在对曲妥珠单抗和抗PD-L1治疗耐受的HER2+乳腺癌患者中，发现了NAT8L及其代谢物N-乙酰天门冬氨酸（NAA）作为关键因素。这些因素在耐受性肿瘤中显著过表达，特别是在中枢神经系统中。代谢组学分析显示，NAA的积累是由NAT8L驱动的，导致免疫细胞浸润减少和NK细胞和CD8+ T细胞的细胞毒性受损。转录组学数据进一步证实了免疫激活通路的下调，而蛋白质组学的见解则强调了与免疫逃逸相关的蛋白质表达变化。这种协调的代谢-免疫抑制机制展示了TIME中的代谢物如何直接调节免疫细胞功能，促进耐受性。这些发现突显了多组学在揭示代谢检查点和提供新的靶点如NAT8L以逆转免疫耐受性方面的强大潜力。

随着对免疫和肿瘤细胞相互作用的更好理解，多组学技术可以更准确地定义TIME，并识别对阻断抗肿瘤免疫和克服耐受性至关重要的关键细胞、分子和通路。它提供了这些相互作用的全面视角，揭示了TIME内细胞异质性和空间组织如何促进耐受性。这种整合分析有助于识别关键靶点和通路，以克服耐受性并增强抗肿瘤免疫。通过将TIME中的细胞异质性和空间组织与多组学数据结合，研究人员可以更深入地理解免疫逃逸的机制，并开发新的治疗靶点。

DNA修复机制和抗凋亡通路在肿瘤耐受性中起着关键作用。肿瘤细胞通过增强DNA修复机制，如同源重组修复（HRR）、非同源末端连接（NHEJ）、核苷酸切除修复（NER）、碱基切除修复（BER）和错配修复（MMR），来逃避化疗和放疗引起的DNA损伤，从而持续生存和增殖。肿瘤细胞通过上调抗凋亡蛋白（如Bcl-2）或下调促凋亡蛋白（如Bax），来避免凋亡，这使它们能够继续生存和增殖。DNA修复机制的破坏可以通过调控BCL-2家族蛋白、激活PI3K/AKT/mTOR和NF-κB信号通路、表达IAP蛋白以及失活p53通路，导致药物耐受性。DNA修复机制在肿瘤药物耐受性中至关重要，使癌细胞能够生存于治疗带来的DNA损伤之下。多组学研究通过将基因组改变与蛋白质组和代谢组变化联系起来，揭示了这些机制。例如，通过整合代谢组学和基因组学数据，研究人员发现由LDHA驱动的代谢变化影响DNA修复效率。这种整合方法为开发针对DNA修复通路和相关代谢过程的联合疗法提供了靶点，以克服耐受性并提高癌症治疗的疗效。

药物外排和细胞骨架重排是癌症耐受性的直接机制，涉及限制药物进入其靶点的物理屏障。ATP结合盒（ABC）转运蛋白家族成员的表达增加会导致多药耐受性（MDR），包括MDR1（P-糖蛋白）、多药耐受性蛋白（MRPs）和乳腺癌耐受性蛋白（BCRP）。这些蛋白作为细胞膜上的外排泵，从细胞内移除药物分子。肿瘤细胞通过增加药物外排泵（如P-糖蛋白）的表达，降低细胞内药物积累，从而发展出耐受性。物理屏障如ABC转运蛋白是癌症药物耐受性的关键机制，限制药物进入靶点细胞。Davis等人通过多组学研究确定，拓扑替康的最大耐受剂量（MTD）会诱导前列腺癌中的上皮-间质转化（EMT），增加外排泵并改变拓扑替康的拓扑异构酶，导致耐受性。多组学方法有助于识别这些转运蛋白及其调控网络，为克服耐受性提供策略，通过靶向外排泵和相关信号通路。这种整合分析支持了开发增强药物滞留和疗效的联合疗法。

同时，细胞骨架的重排和增强的细胞迁移增强了肿瘤细胞的侵袭性和转移能力，从而绕过药物作用。最近的多组学研究显示，这些转运蛋白受到miRNA、lncRNA和细胞外调控的影响，增加了对药物作用的耐受性。多组学方法强调了细胞骨架动态和非编码RNA网络在癌症药物耐受性中的作用。这些相互作用增强了肿瘤细胞的侵袭性和适应性，为开发针对细胞重组和调控机制的治疗策略提供了见解。这种整合分析可以阐明这些调控机制，并提出旨在靶向药物外排泵和细胞骨架动态的治疗策略。

多组学整合的一个关键优势是能够超越孤立的耐受性机制，揭示其复杂的相互作用、协同效应和动态反馈循环，这些共同驱动肿瘤的耐受性表型。例如，基因组和蛋白质组学研究揭示了信号通路再激活与表观遗传重编程之间的反馈。在SPOP突变的前列腺癌中，整合数据表明阻止BET蛋白降解的突变会导致下游AKT-mTORC1通路的激活，形成反馈循环，赋予BET抑制剂的内在耐受性，这种耐受性可以通过联合靶向AKT来克服。此外，多组学可以决定DNA修复机制如何受到其他过程的影响。在胃癌中，蛋白质组和代谢组分析将激活无氧糖酵解（代谢变化）导致的乳酸升高与NBS1乳酰化联系起来，从而增强DNA修复效率并导致对铂类化疗的耐受性。这些例子表明，耐受性机制并不孤立运作，而是高度互联和适应性网络中的节点。通过同时分析基因组改变、转录组输出、蛋白质组和代谢组活动，多组学提供了必要的系统视角，以映射这些相互作用，识别关键的调控节点，并最终指导旨在破坏这些增强反馈循环和预防补偿通路的联合治疗策略。

多组学技术的发展趋势表明，未来的癌症药物耐受性研究将更加依赖于多组学数据的整合和分析。然而，这些复杂数据需要适当的可视化工具进行更好的理解和解释。虽然像Cytoscape和整合基因组学查看器（IGV）这样的工具已经存在，但它们在处理大规模和多维数据方面的能力有限。因此，迫切需要开发新的可视化技术和软件，以更适当地处理和可视化复杂的多组学数据。通过交互式可视化工具，科学家能够动态探索数据，执行分析，并测试假设，从而提高对数据的解读效率。在未来，随着虚拟现实、增强现实、人工智能和机器学习技术的发展，这些工具将继续在数据处理和分析中发挥重要作用。

多组学技术在癌症药物耐受性研究中的应用前景广阔，但同时也面临诸多挑战。首先，肿瘤样本的异质性导致不同样本中基因表达、蛋白质组谱和代谢物水平存在显著差异，这增加了数据分析和结果解释的复杂性。多组学研究面临固有的采样偏差问题，单次活检可能遗漏肿瘤内的异质性以及耐受性驱动的稀有克隆，而连续活检则可能代表一个更具代表性的疾病进展亚群，无法全面反映一般人群的情况。预分析变量如冷缺血时间进一步降低了生物分子的质量，导致技术噪音可能被误认为生物信号。其次，数据整合是多组学研究中的关键挑战，因为基因组、转录组、蛋白质组和代谢组数据在规模和格式上存在显著差异。整合不同批次的数据可能会错误地调整真实的生物变化。虽然数据整合对于分析至关重要，但批次效应校正也存在特定风险，过度校正可能去除真实的生物变化，尤其是那些定义不同耐受性表型的细微分子差异。算法如ComBat在批次效应被生物变量混淆时显示出有限的效果，可能会引入新的伪影。因此，需要创新的方法来促进跨平台整合和分析，建立跨样本和分子层的共同基准，并阐明样本和模式特异性变化。

为了应对这些挑战，需要采取多方面的措施。首先，通过多中心合作和临床试验提高样本的多样性和数量，以减少技术变异。其次，开发更先进的数据整合算法，并利用机器学习和人工智能技术有效地融合多源数据，这些技术可以识别复杂的模式。此外，建立高性能计算平台以处理大规模数据，促进跨学科合作，并结合生物信息学、统计学和计算机科学的方法进行复杂数据分析。同时，设计新的可视化工具以管理和展示大规模、多维数据，提高数据解读效率。快速实施高通量实验技术以验证候选标志物，利用生物网络分析方法系统地理解生物意义，加强与临床医生的合作，并通过临床试验验证研究结果的临床可行性。在临床转化过程中，开发个性化的治疗模型以指导临床决策，深入研究肿瘤耐受性机制，并发现新的治疗靶点。这些整合分析可以阐明这些调控机制，并提出旨在靶向药物外排泵和细胞骨架动态的治疗策略。多组学技术的发展和应用为克服癌症治疗中的药物耐受性提供了切实可行的可能性，为患者带来了希望和进步。