　　本重大研究计划拟以我国正常人群的免疫特征为基础，聚焦我国高发病/高死亡率恶性肿瘤、自身免疫性疾病等重大疾病，优先资助本计划尚未立项的人群和疾病类型，针对不同免疫状态，以获取高质量、多维度、时空动态的人体免疫力大数据为前提，鼓励依托具有完善基础数据和随访方案的队列资源，建立关键技术群，旨在阐明免疫复杂系统动态协同模式和时空交互规律。本计划拟设置培育项目、重点支持项目及集成项目：

　　(一)培育项目。

　　围绕上述科学问题，以总体科学目标为牵引，立足研究范式创新，对于探索性强、选题新颖、前期研究基础较好的申请项目，将以培育项目的方式予以资助，具体研究方向如下：

　　1. 健康状态免疫力特征与变化规律

　　围绕不同年龄阶段(如婴幼儿、青春期、成年、老年等)，不同健康状态(如长寿、中医偏颇体质等)，不同遗传背景或特殊生活环境的人群，鼓励采用高通量多组学技术，采集生理状态下免疫细胞发育与新型细胞亚群、免疫识别与活化、免疫记忆与耗竭、免疫代谢与表观遗传等免疫力数据，丰富免疫系统可测量参数，延展免疫力大数据的覆盖维度，解码免疫行为并揭示深层规律，建立健康个体的免疫力档案。从免疫力维度表征机体的健康状态，实现人体免疫年龄及健康状态的数字判读。

　　2. 自身免疫性疾病与恶性肿瘤的免疫力时空演变规律和机制

　　从分子、细胞、组织、器官、证候等不同尺度，分析疾病发生发展等关键环节的免疫特征信息，如免疫微环境、免疫调节与耐受、移植免疫排斥、免疫细胞及其亚群、TCR/BCR和疾病相关抗原等，揭示免疫力时空变化与疾病演进过程之间的相关性和因果性，建立微观免疫力数值与宏观疾病表征之间的定量映射关系，阐明免疫力在重大疾病时空演变过程中的动态规律和机制。

　　3. 免疫力量化表征与AI建模新理论新方法

　　建立面向多源、高维、跨尺度的免疫力数据进行耦合重构的新方法;在复杂系统视角下，发展诸如可解释机器学习、因果学习、大模型等技术，提取可定量表征免疫力的有效关键信息，如免疫力组成元件、关系集合、系统结构等;融合控制论、系统论等方法，定量研究免疫力的层次性、动态稳定性、自主适应性等复杂系统特点，实现免疫力的数字化与全景化呈现，探究免疫复杂系统运行的主要特征、普适规律及深层机制，探索免疫力的科学内涵和生物基础。

　　4. 基于免疫力数字解码的重大疾病预警

　　关注恶性肿瘤、自身免疫性疾病等重大疾病的“未病”状态，比对病变前后及健康人群的免疫力大数据，通过免疫检测新技术(如新组学技术、流式技术及其他可视化技术等)和免疫数据智能化分析新方法，挖掘疾病演进的特异免疫应答模式，鉴定可以表征疾病演进的免疫力信号，构建免疫力维度的疾病预警模型并验证其敏感性和特异性，从免疫力视角发现重大疾病的早期关键特征，实现重大疾病的早期精准诊断。

　　(二)重点支持项目。

　　围绕核心科学问题，以总体科学目标为牵引，立足研究范式创新，对于前期研究基础较好，特别是与本重大研究计划其它项目能够形成学科交叉、优势互补且共同对总体科学目标形成重要贡献的申请项目，将以重点支持项目的方式予以资助，具体研究方向如下：

　　1. 免疫力大数据的标准化获取与深度挖掘

　　建立健康群体、自身免疫性疾病(如系统性红斑狼疮、类风湿关节炎)、恶性肿瘤(如肺癌、肝癌、结肠癌、胰腺癌)等不同免疫状态的中国人群大样本队列，获取并汇交疾病不同阶段(如发生、发展、治疗前后等)的标准化数据，研发多尺度免疫力数据融合与分析的新方法，发掘健康与疾病状态的免疫力特征。

　　2. 免疫力数字化呈现

　　建立TCR、BCR和MHC等免疫多样性大数据捕获新方法(如重轻链全长获取和功能性配对等)，发展免疫组库大数据的编码规律深度挖掘、疾病关键特征提取、高维特征信息数据降维和多样性分子功能聚类等关键核心技术，基于多样性免疫特征量化表征人体免疫力水平，解码免疫力多样性特征与疾病和健康的内在关联，刻画群体和个体免疫力数字肖像和时空图谱，揭示人体免疫力多样性的动态变化规律。

　　3. 跨尺度免疫力大数据耦合与群体免疫力特征解析

　　系统整合多中心多来源的数据，开展多尺度免疫力大数据耦合、分析等新方法辅助临床样本队列分析研究，为多中心多来源的数据提供生信分析与验证等支撑。基于耦合的多中心数据，研究不同年龄、性别、体质和遗传背景的人群免疫力特征，创建人群免疫力图谱，开展基于免疫力干预的主动健康管理及疾病防治新策略及新技术研究。

　　(三)集成项目。

　　1. 免疫治疗背景下肿瘤免疫特征解析及智能化诊疗

　　建立一种高致死性恶性肿瘤免疫治疗的全国多中心队列，严格按照数据标准(详见附件1)采集并汇交肿瘤及外周血相匹配的免疫力大数据，揭示肿瘤治疗过程中免疫力改变的关键特征，探索治疗响应相关免疫力重塑的内在科学规律与生物学基础;建立准确度高、泛化能力强的肿瘤免疫治疗响应预测人工智能模型并验证其效能，实现基于外周血的肿瘤免疫治疗疗效预测;揭示患者免疫治疗原发性和继发性耐药形成的异质性机制，为建立或优化免疫联合治疗策略提供全新理论依据。

　　具体要求如下：

　　(1)临床中心数目不少于5个;

　　(2)疾病队列人数不少于1000例，其中新辅助免疫治疗队列人数不少于500例;

　　(3)鼓励获取新辅助免疫治疗前后不同响应情况的配对样本数据;

　　(4)鼓励多时点采样并跟踪患者经免疫治疗后的复发和预后信息。

　　2. 跨尺度免疫力大数据分析与质控汇交

　　针对免疫力大数据跨尺度与多源的特点，规范数据处理流程，建立数据质控与汇交技术体系，实现多中心、多来源、多模态免疫力数据的系统整合，确保免疫力数字解码计划数据资源的高质量汇集。开发适用于免疫力大数据的分析工具与算法，整合多模态免疫力大数据，为临床免疫研究提供支撑。

2025年度免疫力数字解码重大研究计划