免疫疗法已成为治疗癌症患者的一种有前途的方法，它利用人体的免疫系统来靶向和消除肿瘤，引起了医学界的极大乐观。然而，由于癌症类型和个体患者的异质性，免疫疗法的疗效在不同个体和癌症类型之间仍然存在差异。因此，在精准医疗领域，准确识别合适的免疫疗法候选者至关重要，这凸显了强大诊断模型的重要性。
高通量测序技术的进步彻底改变了我们以空前的细节表征肿瘤分子图谱的能力。高通量测序，特别是在转录组学背景下，有助于全面分析基因表达模式、识别肿瘤生物标志物和评估肿瘤微环境。这些见解不仅有助于揭示肿瘤发生和免疫逃避的潜在机制，而且在指导个性化诊断和治疗策略的开发方面也具有巨大潜力。通过将高通量测序数据整合到精准医疗计划中，研究人员可以构建考虑癌症异质性的强大诊断模型，并为精准免疫治疗铺平道路。
许多网络服务器致力于整合高通量表达数据，帮助用户探索与免疫治疗相关的分子生物标志物，虽然这些工具提供了便利，但也存在一些局限性，例如定制分析的灵活性有限、上传敏感信息时可能存在的数据安全和隐私问题、依赖服务器端计算资源导致的处理限制，以及浏览特定界面和工作流程所需的学习曲线。这些方面强调了用户仔细考虑替代解决方案的重要性。
近日，南方医科大学余光创课题组在iMeta上发表「tigeR: Tumor immunotherapy gene expression data analysis R package」，余教授团队开发了一个名为 tigeR 1.0的 R 包，使用户能够根据内置或自定义的免疫治疗基因表达数据探索与免疫治疗反应相关的生物标志物，研究免疫细胞群与治疗反应之间的相互作用，并使用一系列内置机器学习算法构建复杂的预测模型。用户可以使用我们预先训练的机器学习模型或公共基因表达特征，根据基因表达数据预测患者的免疫治疗反应。
tigeR （https://github.com/YuLab-SMU/tigeR）拥有全面的功能，使用户能够探索生物标记物，剖析免疫细胞群与治疗结果之间的动态关系，并使用最先进的机器学习算法构建预测模型，从而深入研究免疫治疗反应的复杂性。通过提供内置和可定制的免疫治疗基因表达数据，tigeR 有助于更深入地了解治疗反应背后的分子机制。
该包不仅简化了分析过程，还促进了肿瘤免疫治疗领域的发现，最终有助于改善患者护理和治疗结果。随着该领域的不断发展，tigeR 始终保持领先地位，推动创新和洞察力，以追求更好的癌症治疗。
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原文链接：
https://doi.org/10.1002/imt2.229
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