综述：精准肿瘤学与个性化医疗视角下结直肠癌新见解：多组学助力易感人群衰老研究

这篇综述系统阐述了（精准肿瘤学PO）和（多组学omics）技术在结直肠癌（CRC）诊疗中的突破性进展，重点探讨了（下一代测序NGS）和（人工智能AL/ML）算法在识别（生物标志物biomarkers）、开发（靶向治疗targeted therapy）方面的应用，为改善易感人群生存期和衰老进程提供了创新策略。

　　

Abstract

近年来，癌症分子通路研究的突破性进展推动肿瘤治疗从"一刀切"模式转向精准肿瘤学（Precision Oncology, PO）时代。通过解析个体间变异，PO能针对特定癌症症状制定治疗方案，在提升疗效的同时显著降低安全风险和医疗成本。

Background

肿瘤生物学研究的最新进展揭示了微环境和异质性在结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）发生发展中的关键作用。临床下一代测序（Next-Generation Sequencing, NGS）技术通过对肿瘤组织和液体活检样本进行基因组分析，结合多组学（multi-omics）策略，已成为PO实践的核心技术支撑。

Objective

实现新一代PO需要突破四个关键维度：创新性可操作指征的识别、复杂表型的快速精准检测、响应优化的临床试验设计，以及靶向治疗的普及应用。精准医学的兴起正在重塑肿瘤生物标志物发现、药物研发的整个范式。

Method

本研究采用叙述性综述方法，系统梳理了基于NGS的肿瘤基因组分析技术路线。重点探讨了液体活检在检测循环肿瘤DNA（ctDNA）方面的优势，以及转录组学、蛋白质组学等多组学数据整合策略。

Results

研究发现，肿瘤微环境特异性标志物和异质性特征数据能显著提升对靶向药物耐药机制的理解。在转移性结直肠癌（mCRC）治疗领域，整合基因组学和表观遗传学数据的多组学模型，可优化现有治疗方案并预测治疗响应。

Conclusion

综述创新性地提出了基于PO的癌症诊疗新范式，特别强调了多组学整合在CRC精准治疗中的突破性价值。人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）算法与靶向治疗的结合，为改善易感人群生存质量和延缓衰老进程提供了全新思路。这些进展标志着肿瘤治疗正进入真正的个性化时代。