作為美國最大的癌癥研究和治療機構(gòu)之一，希望之城的研究人員將在 2026 年美國癌癥研究協(xié)會年會上公布新數(shù)據(jù)，分享有關(guān)實體癌和血液癌的風險、治療耐藥性和新興治療策略的見解。希望之城國家醫(yī)療中心被《美國新聞與世界報道》評為全美頂尖癌癥中心之一。
4月17日至22日期間，希望之城的醫(yī)生與科學家將在 103 場會議中展示其專業(yè)成果，其中包括一場大型研討會、六場小型研討會以及三項最新突破性海報摘要。
作為全球規(guī)模最大、影響力最廣的癌癥研究盛會之一，美國癌癥研究協(xié)會年會匯聚了來自世界各地的科學家、臨床醫(yī)生以及患者權(quán)益倡導(dǎo)者。
希望之城的研究人員將重點展示其在多個領(lǐng)域的尖端專業(yè)知識與研究成果，主要包括以下內(nèi)容：
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在一場重要的大型研討會報告中， Stephen J. Forman 醫(yī)學博士將探討嵌合抗原受體（CAR）T 細胞療法作為成人急性淋巴細胞白血病一線治療的應(yīng)用（SY17）。
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在“診斷與治療進展”專場中， Robert R. Jenq 醫(yī)學博士將分享相關(guān)證據(jù)，闡述研究接受 CAR T 細胞治療患者的微生物組如何幫助解釋為何部分患者療效顯著，而另一些患者則反應(yīng)欠佳（ADT06）。
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人工智能揭示了與早發(fā)性結(jié)直腸癌相關(guān)的獨特微生物組模式（3993）
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一條新發(fā)現(xiàn)的信號通路解釋了許多結(jié)直腸腫瘤為何對免疫療法產(chǎn)生耐藥性（6745）
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臨床前研究表明，阻斷一種關(guān)鍵的代謝蛋白可延緩白血病的進展（4037）
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新型人工智能模型提升了對癌癥疫苗與療法中免疫靶點的預(yù)測能力（1298）
這些研究成果共同彰顯了希望之城致力于將前沿科學轉(zhuǎn)化為更精準、更有效的癌癥治療方法的努力。
人工智能揭示與早發(fā)性結(jié)直腸癌相關(guān)的微生物組差異（3993）
希望之城的研究人員將公布最新發(fā)現(xiàn)：在具有較高患癌風險的人群中，早發(fā)性與晚發(fā)性結(jié)直腸癌患者的腸道微生物組存在顯著差異。這一研究方向或許能解釋為何結(jié)直腸癌在年輕人中的發(fā)病率持續(xù)上升。
該研究分析了數(shù)千份結(jié)直腸癌腫瘤樣本，并結(jié)合從患者身上采集的微生物組數(shù)據(jù)。研究人員將這些數(shù)據(jù)與基因組圖譜、臨床特征以及健康相關(guān)的社會決定因素相整合，借助人工智能工具探索多種數(shù)據(jù)類型之間的復(fù)雜關(guān)系。
分析結(jié)果顯示，與晚發(fā)性結(jié)直腸癌患者相比，早發(fā)性患者的微生物多樣性較低。此外，研究人員還發(fā)現(xiàn)，當根據(jù)遺傳背景、腫瘤突變模式、基因融合、拷貝數(shù)變異以及與健康結(jié)局相關(guān)的社會因素對患者進行分層時，其微生物組成也存在差異。
通過人工智能引導(dǎo)的數(shù)據(jù)整合，研究人員識別出了與疾病分子及臨床特征相一致的、特定年齡段的微生物模式——這些模式若僅依賴傳統(tǒng)分析方法，可能難以被發(fā)現(xiàn)。該研究結(jié)果凸顯了腸道微生物群在年輕患者結(jié)直腸癌發(fā)生發(fā)展中的潛在作用。
該研究的第一作者、希望之城 Irell & Manella 生物科學研究生院博士生 Sophia Manjarrez 表示：“通過將微生物組數(shù)據(jù)與基因組及臨床信息相結(jié)合，我們得以識別出傳統(tǒng)方法難以捕捉的模式。這項工作展示了人工智能如何幫助我們更深入地理解可能導(dǎo)致癌癥早發(fā)的復(fù)雜因素?！?
“這項研究反映出，從生物學、臨床和社會等多個維度綜合審視癌癥正變得日益重要，而非孤立地看待。理解這些因素之間的交織關(guān)系，最終將有助于制定更具針對性的癌癥預(yù)防、風險評估和早期檢測策略?！?該研究的資深作者、希望之城綜合轉(zhuǎn)化科學系助理教授 Enrique Velazquez-Villarreal 醫(yī)學博士解釋道。
結(jié)直腸癌免疫抵抗中發(fā)現(xiàn)新的分子通路（6745）
希望之城的科學家將報告一條新發(fā)現(xiàn)的分子通路，該通路有助于解釋為何眾多結(jié)直腸癌（尤其是微衛(wèi)星穩(wěn)定型（MSS）腫瘤）對免疫療法仍具耐藥性。
研究人員聚焦于 RNA 修飾酶 NAT10 及其與癌基因 MYC 的相互作用。他們發(fā)現(xiàn)，NAT10 活性的升高會通過增強自噬介導(dǎo)的 MHC I 類分子丟失，從而促進免疫逃逸。MHC I 類分子是免疫細胞識別并攻擊癌細胞的關(guān)鍵所在。
NAT10 的高表達與“免疫冷”腫瘤微環(huán)境密切相關(guān)，該環(huán)境中免疫細胞活性微弱甚至缺失，對免疫檢查點抑制劑的預(yù)期反應(yīng)也相應(yīng)降低。這一效應(yīng)在 MSS 型結(jié)直腸癌中尤為突出。MSS 型結(jié)直腸癌占所有結(jié)直腸癌的大多數(shù)，對現(xiàn)有免疫療法普遍表現(xiàn)出較強的耐藥性。
在臨床前模型中，抑制 NAT10-MYC 通路可恢復(fù)免疫信號傳導(dǎo)，增加免疫細胞浸潤，并增強對免疫療法的反應(yīng)。當與免疫檢查點阻斷療法聯(lián)合使用時，能夠顯著促使腫瘤消退。
“這些發(fā)現(xiàn)有助于解釋為何眾多結(jié)直腸腫瘤仍對免疫療法產(chǎn)生耐藥性。通過靶向這一新發(fā)現(xiàn)的通路，我們或許能夠提高腫瘤的免疫識別能力，使更多患者從免疫療法中獲益?！?/strong>該研究的第一作者、希望之城訪問學者 Junyong Weng 博士說道。
“我們的研究結(jié)果揭示了一條此前未被識別的 MYC-NAT10-自噬軸，它是結(jié)直腸癌免疫逃逸與免疫治療耐藥的重要機制。MYC 是該疾病的關(guān)鍵驅(qū)動因子，但目前仍難以實現(xiàn)有效的治療性靶向；而自噬對正常細胞的存活又不可或缺。本研究表明，靶向腫瘤特異性 NAT10 的上調(diào)，可能提供一種更具選擇性的策略，以抑制異常自噬、防止 MHC-I 分子丟失，并增強抗腫瘤免疫識別?！痹撗芯康馁Y深作者、希望之城分子診斷&實驗治療部主任 Ajay Goel 博士介紹道。
靶向癌癥代謝在臨床前模型中抑制急性髓系白血?。?037）
希望之城的研究人員將公布最新數(shù)據(jù)，揭示急性髓系白血病（AML）的一種代謝脆弱性。AML 是一種侵襲性血液癌癥，治療選擇有限，長期生存率較低。
研究表明，白血病細胞高度依賴一種名為 eIF4A1 的蛋白質(zhì)。該蛋白質(zhì)幫助癌細胞改變其生成生存所需必需營養(yǎng)物質(zhì)的方式。阻斷 eIF4A1 蛋白可減緩白血病細胞的生長，降低其能量生成，并干擾其合成新蛋白質(zhì)的能力。
進一步分析顯示，eIF4A1 通過支持參與細胞營養(yǎng)物質(zhì)合成與利用的關(guān)鍵酶，幫助白血病細胞存活。破壞這一過程會削弱癌細胞的代謝功能，從而延緩疾病進展。
Xiaoxu Zhang
在多項具有臨床相關(guān)性的動物研究中，阻斷 eIF4A1 可降低白血病負荷，并延長模型動物的生存時間。當該方法與其他靶向癌細胞代謝的藥物聯(lián)合使用時，效果更為顯著，提示這或許是一種潛在的新型治療策略。 “我們發(fā)現(xiàn)白血病細胞嚴重依賴一種特定蛋白質(zhì)來驅(qū)動其生長。在臨床前研究中，通過阻斷 eIF4A1，我們成功破壞了癌細胞的能量供應(yīng)，并延緩了疾病進展，這為治療 AML 提供了一條充滿希望的新路徑?！?該研究的第一作者、希望之城貝克曼研究所訪問研究生研究員 Xiaoxu Zhang 介紹說。
“這項研究展現(xiàn)了將癌癥視為一個相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)、而非單一靶點的強大力量。通過整合分子生物學、代謝組學與計算分析，我們的團隊發(fā)現(xiàn)了白血病中一個隱匿的弱點——這一方法體現(xiàn)了希望之城在系統(tǒng)級癌癥研究領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。” 該研究的資深作者、希望之城貝克曼研究所助理教授 Rui Su 博士說道。
AI基礎(chǔ)模型在癌癥治療免疫靶點預(yù)測中的應(yīng)用取得進展（1298）
研究人員將展示一種新的人工智能方法，旨在更精準地預(yù)測免疫系統(tǒng)如何識別癌細胞——這是開發(fā)癌癥疫苗和免疫療法的關(guān)鍵步驟。
該方法利用人工智能，將蛋白質(zhì)的形狀信息與其基因組成信息相結(jié)合，從而更準確地預(yù)測免疫細胞對癌細胞的識別，使模型能夠更真實地反映免疫應(yīng)答的作用機制。
盡管該模型僅基于相對較小的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，其預(yù)測精度已可與當前領(lǐng)域內(nèi)的領(lǐng)先工具相媲美。當與現(xiàn)有模型聯(lián)合使用時，該方法的性能進一步提升，凸顯了基于結(jié)構(gòu)與基于序列的方法之間的互補價值。
研究人員指出，該 AI 模型在數(shù)據(jù)稀缺的情境下尤為實用，例如罕見的患者免疫類型或新發(fā)現(xiàn)的癌癥靶點。該方法有望加速個性化癌癥疫苗及免疫療法的研發(fā)進程。 對此，TGen 早期檢測與預(yù)防部門助理教授、該研究的通訊作者 Kamel Lahouel 博士表示：“免疫療法面臨的最大挑戰(zhàn)之一，在于確定哪些肽段能夠被 MHC 分子呈遞并被T細胞識別。通過將 AlphaFold 3 結(jié)構(gòu)預(yù)測與幾何感知學習框架相結(jié)合，我們的方法能夠捕捉肽段與 MHC 結(jié)合的物理相互作用，即使在數(shù)據(jù)量較少的情況下，也能以更高的準確度識別出有潛力的表位?！?
“這項研究表明，將從先進 AI 方法中獲得的生物學洞見與實驗數(shù)據(jù)相結(jié)合，可以革新我們開發(fā)免疫療法和疫苗的思路。這些新方法無需僅依賴耗時數(shù)十年且永無止境的大規(guī)模實驗，便能以更高效、更具擴展性的方式提供有意義的預(yù)測?！?該研究的資深作者、希望之城癌癥預(yù)防、早期檢測&監(jiān)測中心主任兼教授、TGen 早期檢測與預(yù)防部門教授 Cristian Tomasetti 博士說道。
精選希望之城最新突破性海報展示：
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LB238：空間轉(zhuǎn)錄組學揭示非洲裔美國女性子宮內(nèi)膜癌中獨特的分子與免疫通路
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LB389：2023–2025 年某城市聯(lián)邦認證醫(yī)療中心實施多組分策略后，不同住房狀況、種族及民族人群的癌癥篩查率變化
獎項：
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希望之城三位科學家 Greisha Ortiz-Hernandez 博士、Sophia Manjarrez 理學士和 Francisco（Paco）Carranza 博士榮獲“癌癥研究早期職業(yè)學者獎”。
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Enrique Velazquez Villarreal 醫(yī)學博士獲得“2026年AACR癌癥研究學者獎”。
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