如果是做腫瘤免疫研究的小伙伴，《癌生物學》一定不要錯過！這本書內容系統(tǒng)而全面，其中還有大量精美圖片，在結構和邏輯上也是逐層深入，既適合科研入門，又適合課題深度挖掘，靈活的版式設計使得《癌生物學》更具吸引力。英文原版已更新到第三版。除了《癌生物學》，Hallmarks of Cancer系列綜述都值得細看！

2000年，Douglas Hanahan教授和Robert A. Weinberg教授共同在Cell雜志發(fā)表第一版The Hallmarks of Cancer。文章發(fā)表后，立刻成為領域內經典綜述。十年后的2011年，兩位教授對腫瘤標志性事件進行了更新和拓展，撰寫了第二版，Hallmarks of cancer: the next generation。2022年，Hallmarks of Cancer第三版正式發(fā)表，題目為Hallmarks of Cancer：New Dimensions。作者只有Hanahan教授（1951~），而當時Robert A. Weinberg教授（1942~）已經八十多歲了。

說起來不知道什么原因，Hallmarks of Cancer前兩版都發(fā)表在Cell期刊，而第三版發(fā)表在Cancer Discovery期刊。2022年后，70多歲的Hanahan教授可謂老當益壯，碩果累累。我們僅列出其中具有領域內里程碑意義的兩篇綜述。

2023年，在Cancer Cell發(fā)表題為cancer hallmarks intersect with neuroscience in the tumor microenvironment的經典綜述，為神經腫瘤研究指明新方向。

2024年，在Cell雜志發(fā)表題為Embracing cancer complexity: Hallmarks of systemic disease的觀點性文章（Perspective），從6大特征到14種表型，全面揭示腫瘤多樣性與異質性的神秘面紗，正式把腫瘤看作一種全身性疾病。

2026年1月，Hanahan教授單獨執(zhí)筆在Cell期刊發(fā)表題為Hallmarks of cancer—Then and now, and beyond的綜述論文。這不僅是對Douglas Hanahan教授自2000年以來開創(chuàng)性工作的集大成總結，更是理解腫瘤這一全身性疾病本質的深刻躍遷。其核心要點可以概括為三個方面。

回溯2000年，Hanahan與Weinberg首次提出六大核心標志（如持續(xù)增殖信號、逃避生長抑制、抵抗細胞死亡等），為理解腫瘤提供一個簡潔有力的框架。2011年，他們又增加了基因組不穩(wěn)定性和炎癥兩大“賦能特征”，以及代謝重編程和免疫逃逸兩大“新興標志”。

而2026年這篇綜述，徹底打破“列表式”的思維定式。它不再將這些標志視為孤立的特征，而是將其整合為一個高度互聯、動態(tài)交互的復雜適應系統(tǒng)。腫瘤的進展不再是簡單地點亮一個個標志，而是整個系統(tǒng)在網絡層面的協(xié)同演化。例如，腫瘤微環(huán)境中的神經元活動，不僅直接驅動膠質瘤生長，還能重塑免疫微環(huán)境，影響血管生成，形成一個跨系統(tǒng)的惡性循環(huán)。這完美詮釋了腫瘤作為全身性疾病的深刻內涵。

這篇綜述另一重大貢獻是正式將解鎖表型可塑性（Unlocking phenotypic plasticity）提升為核心標志之一。除了基因組改變和表觀重塑等以外，腸道乃至瘤內微生物組被證實能深刻影響免疫治療效果、化療敏感性，甚至改變關鍵抑癌基因（如p53）的功能。這種可塑性是腫瘤異質性、耐藥性和轉移的根本驅動力。

早期的標志理論主要聚焦于腫瘤細胞本身。而2026年的綜述則將焦點極大地擴展到了腫瘤生態(tài)系統(tǒng)。它強調，腫瘤的每一個標志都離不開微環(huán)境中其他組分的支持。腫瘤神經科學（Cancer neuroscience）已受到越來越過關注。感覺神經元、自主神經乃至中樞神經都能通過釋放神經遞質、形成偽突觸等方式，直接調控腫瘤細胞行為。腫瘤相關成纖維細胞（CAFs）、腫瘤相關巨噬細胞（TAMs）等不再是被動的旁觀者，而是主動參與構建促瘤微環(huán)境、介導免疫抑制的關鍵角色。

Douglas Hanahan Tumor immunology, Tumor microenvironment

因此，未來的腫瘤標志物研究，絕不是只盯著腫瘤。而是由神經、免疫、微生物以及基質細胞共同編織的整個腫瘤微環(huán)境。這篇綜述指明了未來腫瘤研究和臨床實踐的方向。我們必須發(fā)展系統(tǒng)生物學思維，利用多組學技術等，繪制出每位患者獨特的腫瘤生態(tài)系統(tǒng)圖譜。只有這樣，我們才能真正實現腫瘤的精準治療。