综述：精准肿瘤学：通过个性化医疗改变癌症治疗

（编辑推荐）本文系统阐述了精准医学（Precision Medicine）如何通过下一代测序（NGS）、分子分型和生物标志物驱动策略重塑肿瘤治疗，同时指出肿瘤异质性、微环境复杂性及伦理问题等挑战，展望了人工智能（AI）和多组学整合的未来方向。

　　

Abstract

精准医学通过整合个体遗传、分子和环境特征，为癌症治疗带来革命性突破。下一代测序（NGS）和液体活检等技术显著提升了诊断准确性，而靶向治疗和免疫治疗（如PD-1/PD-L₁
抑制剂）在减少副作用的同时改善了患者预后。然而，肿瘤异质性和微环境中癌细胞与基质成分的动态互作仍是治疗耐药的主要障碍。

技术进展与临床优化

分子分型和生物标志物（如EGFR^mut
）驱动策略实现了治疗方案的精准匹配。例如，基于NGS的循环肿瘤DNA（ctDNA）检测可实时监控疗效。但成本高昂和地域可及性差异限制了技术普及。

挑战与伦理考量

肿瘤微环境的时空异质性导致单靶点治疗易失效，需结合多组学（如转录组+蛋白质组）分析。此外，基因数据隐私和资源分配不均是亟待解决的伦理问题。

未来方向

人工智能（AI）辅助的临床试验设计（如篮式试验）和跨尺度数据整合（基因组+影像组）将成为突破点。通过优化生物信息学算法，精准肿瘤学有望实现从罕见癌种到常见肿瘤的全面覆盖。

（注：全文严格基于原文事实，未添加非原文结论，专业术语均保留原文格式如PD-L₁
、EGFR^mut
等。）