加州大学旧金山分校Wendell A. Lim对于智能细胞疗法时代的癌症靶向策略进行了综述展望。

本文要点：

（1）在过去的几十年里，癌症治疗的发展主要集中在实现对于单个癌症相关分子的精确靶向。尽管这类靶向治疗策略取得了一系列重要的进展，但由于靶点存在异质性和突变可能性，因此这类策略的精准性仍然不足，并且往往会产生耐药性。近年来发展的细胞疗法（如嵌合抗原受体(CAR) T细胞）为重新制定癌症靶向策略提供了一个革命性的机会。配备有人工合成基因电路的免疫细胞在本质上是一种活体计算机，其可以根据多种信号(包括肿瘤细胞固有信号和微环境信号)编程来识别肿瘤。此外，研究者也可以对细胞进行再编程，以启动广泛但高度局域化的治疗反应，从而在保持高精度的同时限制逃逸的可能性。

（2）虽然这些新兴的智能细胞工程还尚未在临床应用中得到实现，但是作者认为当其与基因组数据的机器学习分析相结合后，它们能够变得更加强大以指导设计最具辨识性和可操作性的治疗识别程序；此外，癌症分析和合成生物学的结合也能够作为肿瘤识别的精妙范式，从而更有效地解决癌症治疗所面临的复杂挑战。

Greg M. Allen. et al. Rethinking cancer targeting strategies in the era of smart cell therapeutics. Nature Reviews Cancer. 2022

https://www.nature.com/articles/s41568-022-00505-x