引言
张泽民博士，中国科学院院士，国家特聘教授，北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）主任、生命科学学院终身讲席教授；大多医学科研界研究者们耳熟能详的名字，抑或了解过他的传奇故事，听到他，脑海中立刻浮现 “生信大佬”，“单细胞测序技术”，“泛癌数据挖掘”等字样。2017年发表的第一篇国产Cell[1]开始，让中国的医学科研界彻底记住了他的名字！之后张老师课题组一直致力于用前沿的基因组学和生物信息学技术来解决癌症生物学中的核心问题，包括应用单细胞测序技术来研究肿瘤微环境（TME），在单细胞水平研究肿瘤免疫以及各种细胞成分对肿瘤功能和药敏的影响，抗癌药靶和生物标记物的发现，以推进癌症免疫治疗和靶向治疗的发展并提供新的可行方案。在短短5年时间内产出许多具有重大意义的科研成果，发表在CNS主刊，特别是在2021年达到了学术顶峰，相信未来张老师团队还可能继续创造新的科研高峰。
今天艾发发同学借此机会系统总结下截至目前张老师重要的研究发现（内含大量多重免疫组化的图像验证结果）（由于张老师挂名的论文太多，此次仅对科研最精华、张泽民老师作为末尾通讯的多项研究进行解读）。
重要科研成果精粹解读
首先介绍的是张老师名声大燥的代表性文章，当属2017年Cell上名为Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing的文章[1]。这项研究可谓是利用单细胞测序技术研究肿瘤免疫微环境（TiME）的经典之作，也是国际上首次大规模针对肝癌相关T细胞的单细胞组学研究，首次在单细胞水平上描绘肝癌微环境中免疫图谱，发现了肝癌免疫疗法的潜在靶点，也为我们从多角度系统性理解肝癌T淋巴细胞特征奠定了基�。窈笃渌琢隹估嗨蒲芯考案骼嘀琢雒庖叻⒄固峁┝嘶 �
（文中Graphical Abstract）[1]
（文中Fig.1 多重免疫组化技术标记 Th-T helper; Tc-cytotoxic T cell; Treg-regulatory T cell）[1]
2018年张老师课题组在Nature Medicine上发表Global characterization of T cells in non-small-cell lung cancer by single-cell sequencing文章[2]。其中，对来自14例非小细胞肺癌（NSCLC）初治患者外周血、癌组织及癌旁组织的12,346个的T细胞进行单细胞测序，发现了肿瘤中真正发挥抑制功能的调节性T（Treg）细胞，且激活态Treg的比例与肺腺癌病人的预后相关。该研究为患者分层提供了一种新的方法，将有助于进一步了解肺癌中T细胞的功能状态和动力学。
（文中Fig.1）[2]
2018年张老师推出STARTRAC（Single T-cell Analysis by Rna-seq and Tcr TRACking）生物信息分析方法，在Nature杂志发表了题为Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer的研究论文[3]。该算法属于国际领先的开创性工作，研究对在12位结直肠癌（CRC）病人中获取的11,138个单个T细胞的组织分布特性、克隆性、迁移性和状态变化特性进行了系统性地定量刻画，是目前对肿瘤浸润T细胞最新颖最深入的研究。不同癌种中T细胞的系统性地比较可能为肿瘤免疫治疗响应的异质性提供指导。
（文中Extended Fig.1）[3]
2019年底，研究名为Landscape and Dynamics of Single Immune Cells in Hepatocellular Carcinoma[4]发表在Cell上，也可作为一篇做肿瘤免疫的范本，特别是对使用单细胞技术揭示TME的研究提供了很多的借鉴。该研究通过整合SMART-seq2和10x Genomics Chromium 3’两种单细胞测序的数据，充分发挥不同数据类型的优势，获得高分辨率的肝癌免疫图谱，揭示肝癌免疫微环境的动态特征。
（文中Graphical Abstract）[4]
2020年是张老师科研产出较高的一年，其中包括1篇Cell，1篇Nature，1篇Cell research和2篇Nature Communications。着重为大家介绍的是发表在Cell上名为“Single-Cell Analyses Inform Mechanisms of Myeloid-Targeted Therapies in Colon Cancer”的论文[5]。研究通过单细胞测序技术对CRC患者肿瘤组织免疫细胞亚群进行了分析，鉴定出了TME中细胞-细胞相互作用中发挥关键作用的特定TAMs亚群和DCs亚群，首次通过泛癌分析刻画了肿瘤浸润髓系细胞在不同癌种内的特征图谱，并系统性地对比了各类髓系细胞类群在不同癌种内组成和功能上的差异。
（文中Graphical Abstract）[5]
（文中Figure 3. CRC代表图像：上图-CD68+CD80+MAF+TAM，下图-CD68+MARCO+VEGFA+TAM）[5]
另一项是篇名为Genomic basis for RNA alterations in cancer的研究论文发表在Nature杂志上。研究者们提出了一个跨越27种不同肿瘤类型的全面的RNA水平变化目录，在基因组背景下，这种RNA改变为鉴定与癌症相关的功能基因和机制提供了丰富的资源。 而发表在Cell research上的名为Reconstruction of cell spatial organization from single-cell RNA sequencing data based on ligand-receptor mediated self-assembly的文章是scRNA-seq结合空间转录组，研究组织/器官的空间组织结构及胞间相互作用，最后通过多重免疫组化mIHC染色观察验证[6]。另外两篇发表在Nature communications上的研究均是针对单细胞数据开发的算法。
（文中Fig.7）[6]
2021年是张老师产出最多的一年，共有4篇重大研究发表，其中包括2篇Cell，1篇Cancer Cell和1篇Genome Biology。
不得不提的利用纯单细胞数据挖掘就能发表在Cell杂志上的名为A pan-cancer single-cell transcriptional atlas of tumor infiltrating myeloid cells的文章[7]。该研究在单细胞水平对15个癌种内肿瘤进展的关键调节因子——肿瘤浸润髓系细胞（TIMs）进行了系统性的刻画，比较了肥大细胞、树突状细胞以及肿瘤相关巨噬细胞在不同癌种内的特性，为靶向不同癌种内髓系细胞的免疫治疗提供了重要依据。（另一篇Cell是做的新冠研究，艾发发同学在此未赘述）
（文中Graphical Abstract）[7]
（文中Figure 2. 甲状腺癌中VEGFA+ Mast和TNF+ Mast）[7]
（文中Fig.3 CRC代表图像：Th-T helper; Tc-cytotoxic T cell; Treg-regulatory T cell）[7]
（文中Fig.6 THCA和肾脏代表图像：SPP1+巨噬细胞和FN1+巨噬细胞）[7]
同年发在Cancer Cell上的一篇名为Single-cell analyses reveal key immune cell subsets associated with response to PD-L1 blockade in triple-negative breast cancer的文章研究的是三阴性乳腺癌（TNBC）PD-L1阻断反应相关的关键免疫细胞亚群的研究[8]，提出了紫杉醇与阿替唑珠联合治疗TNBC的潜在缺陷，为TNBC的免疫治疗和精准治疗提供了新的见解。
（文中Graphical Abstract）[8]
（文中Graphical Abstract）[9]
同年，张老师团队最厉害的一篇文章是在Nature发表了题为 Liver tumor immune microenvironment subtypes and neutrophil heterogeneity 的研究论文[10]。该研究首次在单细胞精度定义了肝癌的五种免疫微环境亚型（TIMELASER），探究了其细胞组成、空间分布、基因组特征和趋化因子受体-配体网络，首次全面揭示肿瘤相关中性粒细胞（TAN）的异质性并通过多重免疫组化（mIHC）进行验证，为肝癌及其他实体瘤的基础研究和临床诊疗提供了关键信息。
（文中Fig.2）[10]
2023年4月，张老师受邀于Cell杂志发表了题为Accelerating the understanding of cancer biology through the lens of genomics的综述文章[11]，全面总结了肿瘤基因组学的发展历程以及其对理解肿瘤驱动机制与异质性、促进个体化精准肿瘤治疗的重要贡献，并强调了目前肿瘤基因组学研究视野的转化，即从对癌细胞本身特性的关注提升到对整个肿瘤“生态系统”的研究，最后讨论了肿瘤基因组学未来在推动基础肿瘤生物学理解与临床转化应用方面潜在的发展方向。
2023年8月21日，张老师课题组在Cell上发表了题为A Pan-Cancer Single Cell Panorama of Human Natural Killer Cells的研究论文[12]。该研究以生物信息学数据整合为支撑，对收集的大规模单细胞转录组测序数据分析，首次在泛癌水平系统地鉴定了5类CD56brightCD16lo和9类CD56dimCD16hi NK细胞亚群，系统刻画了自然杀伤 (NK) 细胞在不同癌症类型和组织之间的异质性，发现了TME特异富集、杀伤功能异常的NK细胞亚类，揭示了NK细胞与微环境中其他组分的潜在调控关系。
总结
如今，作为全球范围内高影响力的教授，张老师的文章投到哪个杂志都会被给予很高的评价，因为张老师一致不断挑战自己，不断从新的角度解决在实际临床肿瘤治疗中最迫切需要处理的问题。从上面部分展示成果中，不难看出每个思路都不太一样，但mIHC一直是张老师团队每项研究都必不可少的技术之一，将单细胞测序/转录组研究与mIHC紧密结合，用mIHC验证了大量的重磅结果。张老师及其团队的每一位老师自身对科研未知问题的执着追求是值得每一个科研人学习的，衷心希望未来的中国医学科研界涌现越来越多像张老师这样的“大佬”，从而保证医疗科学事业长足发展！
