临床与治疗学的创新依赖于我们对人类免疫系统的理解。在最新一期的《Immunity》杂志中发表的Voices中，领域内研究者集中探讨了当前及新兴的用于研究人类免疫学的手段，并强调了严谨的实验设计与样本收集对于推动免疫学研究前沿的重要性。
浙江大学爱丁堡大学联合学院（ZJE）刘琬璐研究员受邀在《Immunity》上发表了题为《Building the TCR repertoire》的Voices，系统阐述了人类免疫研究中T细胞受体（TCR）研究领域的前沿进展与未来挑战，为该领域的研究提供了创新性思路和见解。
刘琬璐研究员指出："T细胞受体是适应性免疫的核心，其多样性直接决定了机体对抗疾病的能力。"她强调，由于小鼠模型在MHC多样性和抗原环境方面存在固有局限性，因此直接开展针对人类TCR系统性研究具有不可替代的科学价值。从最初的批量测序技术，到如今能够同时解析T细胞转录状态和配对TCR链信息的单细胞免疫分析技术，再到最新兴起的空间转录组学技术。刘琬璐研究员指出，随着各类TCR数据库和人工智能预测模型的快速发展，该领域已经进入了数据驱动研究的新时代。
面对当前研究中存在的数据分散、表征复杂性和数据规模不足三大挑战，刘琬璐研究员认为，未来需要建立统一的TCR数据库，开发能够整合多模态信息的基座模型，并通过超高通量单细胞测序等技术扩大人TCR免疫组库数据规模。刘琬璐研究员展望了四大关键技术方向：超高通量单细胞TCR测序、单细胞分辨率空间多组学、高通量TCR-pMHC互作分析和免疫类器官功能验证平台。这些技术的融合发展将极大推动人类免疫学研究，为下一代免疫疗法的开发奠定基础。
刘琬璐研究员专注于运用前沿计算生物学与多组学整合方法，揭示T细胞免疫应答的调控机制，此次在《Immunity》上发表的Voices为TCR研究领域提供了潜在的发展路径。
Approaches toward understanding human immunity - ScienceDirect
浙江大学刘琬璐实验室刘琬璐课题组博士生薛子为受邀在《Nature Reviews Cancer》发表题为scAtlasVAE: a deep learning framework for generating a human CD8+ T cell atlas的Tools of the trade短综述，阐述了基于深度学习整合算法scAtlasVAE在构建人CD8+ T细胞参考图谱的应用。
日益增长的免疫组学（免疫学领域的组学研究）数据将有力推动人类免疫系统的认知进程。其中单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术已对人类不同器官及疾病状态下的T细胞进行了系统解析，但如何整合这些数据以全面揭示T细胞的异质性与功能状态仍存在重大挑战。当前研究常受限于批次效应、细胞注释标准不一以及实验测序平台差异等问题，导致跨图谱级别的分析和研究比较难以实现。
针对这些难题，实验室团队正致力于开发基于深度学习的计算方法，将多样化的scRNA-seq数据整合为标准化参考图谱。该方法不仅能增强识别保守性和疾病特异性T细胞亚群的能力，还可为解析其在疾病发生机制及治疗应答中的作用提供新见解。通过scAtlasVAE工具，实验室团队已成功整合人类抗原受体数据库（huARdb）数据集，构建出泛疾病CD8+ T细胞参考图谱。基于该参考数据集，研究团队进一步揭示了癌症与免疫相关不良反应（irAEs）中CD8+ T细胞的转录组特征。
未来，研究团队计划继续扩展huARdb数据库规模，并开发更具可扩展性的T细胞计算免疫学分析框架。他们预见此类整合性框架将成为重要的科研社区资源，并为新一代免疫疗法的理性设计提供理论依据。
文章链接：
Tools of the Trade – Nature Reviews Cancer
课题组介绍
About lab
刘琬璐团队主要通过单细胞空间多组学以及深度学习算法开发，聚焦生物信息学以及T细胞计算免疫学研究。已以通讯作者（含共同）在Cell, Nature Methods, Nature Communications, Nucleic Acids Research等发表研究论文50篇，申请国家发明专利4项（获授权1项），主持国家自然科学基金面上项目、腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划，入选浙江省和国家级青年人才计划，担任中国生物化学与分子生物学会分子免疫学专业分会委员、中国细胞生物学学会免疫细胞生物学分会委员、浙江省生物信息学学会理事会理事、浙江省生物信息学学会青年专业委员会委员、英国爱丁堡大学Honorary lecturer等学术任职。
实验室网址：https://labw.org
