查看“免疫决策”的源代码

<div style="padding: 0 2%; line-height: 1.8; color: #1e293b; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'PingFang SC', Arial, sans-serif; background-color: #ffffff;">

<div style="margin-bottom: 20px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; padding-bottom: 15px;">
    <p style="font-size: 1.1em; margin: 10px 0; color: #334155;">
        <strong>免疫决策</strong>（Immune Decision-Making）是指在[[肿瘤生物学]]与[[精准医学]]框架下，综合患者的[[免疫微环境]]特征、分子表型及动态演化信息，制定最优[[免疫治疗]]策略的过程。随着[[单细胞多组学]]技术的成熟，免疫决策已从单纯依赖 [[PD-L1]] 表达的初级模式，进化为基于[[单细胞免疫图谱]]、[[克隆演化]]轨迹及[[人工智能]]算法的全息辅助决策模式。其核心目标是精准识别潜在获益人群，预判[[免疫逃逸]]风险，并制定科学的序贯联合方案。
    </p>
</div>

<div class="medical-infobox mw-collapsible mw-collapsed" style="width: 100%; max-width: 360px; margin: 0 auto 30px auto; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 10px 25px rgba(0,0,0,0.08); overflow: hidden;">
    
    <div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #1e3a8a 0%, #3b82f6 100%); text-align: center; cursor: pointer;">
        <div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1px;">免疫决策 · 智慧图谱</div>
        <div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.8; margin-top: 4px; white-space: nowrap;">Immunotherapy Decision-Making (点击展开详细数据)</div>
    </div>
    
    <div class="mw-collapsible-content">
        <div style="padding: 20px; text-align: center; background-color: #f8fafc;">
            <div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 12px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.02);">
                [[文件:Immune_Decision_Support_Visual.png|220px|免疫决策支持系统架构]]
            </div>
            <div style="font-size: 0.85em; color: #64748b; margin-top: 12px; font-weight: 600;">基于单细胞精度的免疫获益评价模型</div>
        </div>

        <table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;">
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #fcfdfe;">决策维度</th>
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">[[单细胞多组学]] / [[TMB]]</td>
            </tr>
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">核心目标</th>
                <td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #1e293b;">获益预判 / 毒性控制</td>
            </tr>
            <tr>
                <th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #64748b; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe;">技术高度</th>
                <td style="padding: 12px 18px; color: #1e293b; font-weight: bold;">智能全息[[辅助决策系统]]</td>
            </tr>
        </table>
    </div>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">免疫决策的多维技术架构</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    现代免疫决策体系建立在对[[肿瘤微环境]]深度解构的基础上，通过以下关键路径实现：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>[[全息免疫图谱]]解析：</strong> 利用[[scRNA-seq]]与[[scTCR-seq]]同步解析 [[T细胞]] 的多样性与[[耗竭]]状态，界定免疫系统的“战斗力”边界。</li>
    <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>[[空间免疫学]]分析：</strong> 评估[[浸润淋巴细胞]]（TILs）在[[实体瘤]]组织中的分布密度与位置关系，识别[[免疫排斥]]型肿瘤的物理屏障。</li>
    <li style="margin-bottom: 12px;"><strong>动态[[生物标志物]]监测：</strong> 结合[[液体活检]]动态追踪 [[ctDNA]] 丰度及外周血免疫亚群波动，实时优化决策参数。</li>
</ul>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">生物治疗驱动下的决策演进</h2>

<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">1. 靶向药物介导的免疫联合决策</h3>
<p style="margin: 10px 0;">
    <strong>[[靶向药物]]</strong>对肿瘤细胞的杀伤常伴随免疫原性的改变，这为免疫决策提供了“黄金窗口”：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>突变驱动的免疫响应：</strong> 针对 KRAS<sup>G12D</sup> 等[[驱动基因]]的精准抑制，可诱导癌细胞死亡并释放[[新抗原]]，决策系统据此建议在靶向治疗初期序贯介入[[免疫检查点抑制剂]]。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>逆转表观免疫逃逸：</strong> 联合 [[HDAC抑制剂]] 等表观药物，重塑组蛋白[[乙酰化]]状态，提升肿瘤表面抗原提呈能力，为免疫决策扫清“表观障碍”。</li>
</ul>

<h3 style="color: #1e40af; border-bottom: 2px solid #dbeafe; display: inline-block; padding-bottom: 3px; margin-top: 20px;">2. 免疫检查点与细胞治疗的个体化抉择</h3>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[免疫决策]]分层：</strong> 根据[[细胞异质性]]评分，决定应用单药抗 PD-1、双免疫联合（PD-1 + CTLA-4）还是引入[[联合化疗]]方案。</li>
    <li style="margin-bottom: 8px;"><strong>[[CAR-T]] 临床闭环：</strong> 评估患者基线[[免疫图谱]]库特征，决策是否进行预处理或介入免疫调节药物以预防[[细胞因子风暴]]（CRS）。</li>
</ul>

<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;">
    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; font-size: 0.95em; text-align: left;">
        <tr style="background-color: #f8fafc; border-bottom: 2px solid #1e3a8a;">
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">决策阶段</th>
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">临床核心指标</th>
            <th style="padding: 15px; border: 1px solid #e2e8f0; color: #1e3a8a;">智能决策产出</th>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">介入前评估</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">[[T细胞耗竭]]指数 / PD-L1<sup>+</sup> 丰度。</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">判断获益潜力，选择[[免疫单药]]或联合方案。</td>
        </tr>
        <tr>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0; background: #fcfdfe; font-weight: bold;">治疗中监控</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">外周血免疫克隆扩增 / [[MRD]] 状态。</td>
            <td style="padding: 12px; border: 1px solid #e2e8f0;">识别[[假性进展]]，及时切换或强化治疗方案。</td>
        </tr>
    </table>
</div>

<h2 style="background: linear-gradient(to right, #1e3a8a, #ffffff); color: #ffffff; padding: 8px 15px; border-radius: 4px; font-size: 1.2em; margin-top: 35px;">全息库驱动下的智能免疫决策系统</h2>
<p style="margin: 15px 0;">
    免疫决策的颗粒度取决于后端[[全息图谱库]]的支撑能力：
</p>
<ul style="padding-left: 20px; color: #475569;">
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>智能匹配注释：</strong> 决策系统调用[[单细胞免疫图谱]]库，对临床样本进行亚秒级聚类，锁定影响疗效的[[抑制性亚群]]。</li>
    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong>演化模拟预测：</strong> 利用[[深度学习]]算法模拟不同免疫策略下肿瘤细胞的逃逸概率，辅助生成[[个体化精准医疗]]建议方案。</li>
</ul>

<div style="font-size: 0.85em; line-height: 1.8; color: #94a3b8; margin-top: 40px; border-top: 2px solid #f1f5f9; padding-top: 15px;">
    [1] Ribas A, et al. "Cancer immunotherapy based on T cell checkpoint blockade." <em>Science</em>. 2018/2025 Revised Edition. <br>
    [2] Journal of Immunotherapy Precision. "Integrating single-cell profiling into clinical decision systems." 2025.
</div>

<div style="margin: 40px 0; border: 1px solid #1e3a8a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.9em;">
    <div style="background-color: #1e3a8a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px;">免疫决策全息导航</div>
    <div style="padding: 15px; background: #ffffff; line-height: 2; text-align: center;">
        [[免疫治疗]] • [[精准决策系统]] • [[单细胞免疫图谱]] • [[免疫检查点抑制剂]] • [[肿瘤微环境解析]] • [[临床路径优化]]
    </div>
</div>

</div>