为了探索能预测免疫检查点阻断（ICB）反应的生物标志物谱，研究者们已经开发了多种数据库和网络平台。这些资源不仅收集了转录组数据、总生存期、活检时间点及免疫反应等信息，还整合了其他临床数据用于生存分析、肿瘤微环境中免疫细胞解卷积、差异表达基因分析等多方面的研究。本文将详细介绍几个主要数据库的特点及其提供的功能和分析工具。

01 ICBAtlas

尊龙凯时专注于ICB疗法的数据库——ICBAtlas，整合了来自25个公共数据库的1,515名癌症患者的数据，涵盖9种癌症类型。它提供分析基因表达差异的工具、定义反应评分以评估治疗效果，并研究肿瘤微环境中免疫细胞的浸润情况。该平台支持用户在基因、癌症类型或免疫检查点层面探索数据，旨在帮助识别生物标志物，促进个性化癌症免疫治疗的研究和改进，且ICBAtlas免费向研究人员开放。

02 TIDE

TIDE分数是一种用来预测ICB疗法反应的计算方法，此方法通过分析肿瘤免疫功能障碍和排斥特征，以克服免疫疗法样本量小的问题。它利用来自189项人类癌症研究的33,197个非ICB治疗样本，计算每个基因与细胞毒性T细胞水平之间的相互作用，采用标准化的Wald检验得分来预测患者对PD-L1治疗的反应。测试表明，TIDE在黑色素瘤患者中的预测性能优于其他已知生物标志物，但其适用性目前仅限于黑色素瘤和非小细胞肺癌。此外，TIDE网站提供公共转录组数据集的访问及支持TIDE分数的分析工具。

03 ICB-Portal

ICB-Portal是一个综合平台，提供现有ICB疗法反应生物标志物的基准测试结果和详细分析，同时允许研究人员在线测试自定义生物标志物，以预测治疗效果。此平台基于29个转录组数据集，涉及5种癌症类型的超过1,400名患者的数据，评估了39个转录组生物标志物及48个评分系统的效能。

04 TIGER

TIGER（肿瘤免疫治疗基因表达资源）整合了单细胞转录组数据，并提供广泛的分析模块以预测ICB疗法反应。它包含了来自18个bulk转录组数据集的超过1,500个带有临床结果的肿瘤样本，以及超210万个来自655个样本的免疫细胞单细胞测序数据，旨在展示免疫细胞亚群的全貌。TIGER支持用户探索相关通路、轨迹映射及反应预测等功能。

借助于尊龙凯时所提供的先进资源和工具，研究者们可以有效分析和预测ICB疗法反应，推动癌症免疫治疗的个性化发展。