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免疫系统是人体内非常复杂的一个系统，具有免疫监视、防御、调控的作用，对于人类的健康至关重要。理解免疫已成为当今生物学最具挑战性的课题之一，对于全面了解人体防御机制以及开发免疫疾病药物和维持健康具有重要意义。
计算免疫学作为生物信息学的一个分支，将免疫学与计算机科学、数学、化学和生物化学等学科相结合，用于大规模分析免疫系统功能，旨在研究复杂的蛋白质-蛋白质相互作用和网络，并更好地了解免疫反应以及它们在正常、患病和重建状态中的作用。
不久前，由百度创始人李彦宏发起创立的生物计算引擎驱动的突破创新药物研发平台公司百图生科（BioMap）对外宣布成立百图生科免疫专家委员会，中国科学院院士、上海免疫治疗创新研究院院长董晨教授出任专家委员会主席。在免疫专家委员会第一次全体工作会议上，专家们结合免疫生物学的进展和未满足的临床需求，创新性地提出了五大高价值且有望利用生物计算手段加速提供解决方案的免疫学问题（即“五大计算免疫问题”），并就每个方向进行了深入的探讨和阐述。
同时，百图生科与免疫专家委员们携手编制了《计算免疫问题白皮书》，对这五大问题进行了细化，并对生物计算解决手段进行了展望。目前，百图生科已对外正式发布了《计算免疫问题白皮书》的全文内容。
此前董晨院士在出任免疫专家委员会主席时就表示：“百图生科在做一件伟大的事业，在尝试解码人体复杂的免疫系统，并试图按照这个逻辑来治病救人。很高兴能够担任百图生科免疫专家委员会主席，和公司团队一起探索计算、AI对免疫研究的赋能，我们积聚了人类最强大脑和最强的运算机器和算法，这是一个前无古人的进军。我相信，我们一定会成功解码免疫、解码疾病、解码人体。”
“计算免疫”新时代
计算免疫学的研究始于 90 多年前的疟疾流行病学理论建模。当时的重点是用数学来指导疾病传播的研究。从那时起，该领域已扩展到涵盖免疫系统过程和疾病的所有其他方面。
近年来，基因组和蛋白质组学技术的发展极大地改变了免疫学研究。人类和其他模式生物基因组的测序产生了越来越多的与免疫学研究相关的数据，同时大量的功能和临床数据正在科学文献中被报道并存储在临床记录中。
而生物信息学的最新进展或计算生物学有助于理解和组织这些大规模数据，并进一步加速了计算免疫学的发展。
目前，有多种计算、数学和统计方法可供使用，包括文本挖掘、信息管理、序列分析、分子相互作用分析以及能够对免疫系统和免疫过程进行高级模拟的数学模型。这些工具有助于收集、分析和解释免疫学数据。同时，许多学者正在尝试从免疫学领域的非结构化文本文档中提取有趣和复杂的模式，如过敏原交叉反应信息的分类，癌症相关基因变异的鉴定和免疫表位的分类。
以癌症免疫研究为例，众所周知癌症是体细胞突变的结果，这些突变为癌细胞提供了选择性生长优势，确定这些突变对于癌症治疗非常重要。此外，蛋白质-蛋白质相互作用网络提供了有关人类肿瘤发生的宝贵信息，而癌症蛋白质表现出不同于人类相互作用组中正常蛋白质的网络拓扑结构。
如今，基因组学和蛋白质组学技术在全球范围内用于识别与每种特定癌症及其治疗相关的突变，越来越强大的计算工具则可以用于预测癌细胞的生长和表面抗原。免疫信息学还有助于提高肿瘤疫苗接种的成功率，比如近年来已经有相关开创性工作用于分析宿主免疫系统动态，以响应疫苗接种策略诱导的人工免疫。此外，一些模拟工具还能够使用预测的癌症肽来预测依赖于特定 HLA 的免疫特异性抗癌反应。
癌症免疫学被赋予了如此重要的意义，以至于与之相关的数据正在迅速增长。这些资源在不久的将来仍会爆炸式显著增长，显然，计算免疫学的发展对于这些资源的处理非常有帮助。一个免疫计算新时代也即将到来。
五大计算免疫问题
据介绍，自成立以来，免疫学的关键科学问题研究即是百图生科关注的重点。免疫失调会造成多种疾病的发生和发展，给广大患者带来了病痛，有着巨大的临床需求和市场价值。然而，受制于免疫系统的高度复杂性，基于免疫机理的靶向药物开发进展缓慢，且单一靶向性的药物治疗效果有限，多种临床问题（包括但不限于癌症的复发、转移，以及自身免疫疾病的诊断和治疗等）至今没有有效的解决方案。
百图生科免疫专家委员会的专家们结合免疫生物学的进展和未满足的临床需求，创新性地提出五大计算免疫问题，即可以借助生物信息学分析、计算模拟、人工智能等计算手段加速解决的免疫学相关的研究问题，并对计算免疫学的挑战和机遇进行深入的探讨和阐述。
这五大计算免疫问题分为别：
1. 基于免疫功能的免疫细胞分型
2. 基于免疫调控的靶点网络识别
3. 基于蛋白结构的理性免疫药物设计
4. 基于分子机理的免疫疾病诊疗
5. 下一代计算免疫技术
具体而言——
基于免疫功能的免疫细胞分型，主要包括：精细化定义与疾病状态或相关的免疫细胞分型，以及建立细胞亚型变化与细胞功能之间的相关性。前者可以利用生物技术发掘新的细胞亚群，便于我们更深入的理解免疫疾病，同时结合计算机分析技术助力研究者探寻更精准的治疗靶点。后者通过建立特定疾病或/和免疫状态下细胞功能和细胞亚型变化之间的相关性，能够帮助我们理解疾病的发生、发展的机理，解释患者对治疗的不同反应，从而在某个关键步骤上进行干预，提高疗效并降低副作用。
基于免疫调控的靶点网络识别，主要包括：抗原特异性BCR/TCR复合物与识别抗原表位的配对挖掘，以及免疫调控联合增强的靶点组合挖掘。B 细胞受体(B-cell receptor, BCR)和 T 细胞受体(T-cell receptor, TCR)是获得性免疫过 程中的关键分子。 BCR 与特定抗原表位以及 TCR 与 MHC-多肽复合物配对发现是认识癌症、自身免疫性疾病和感染性疾病等炎症性疾病的发病机理的关键，对诊疗技术的开发有巨大的推动作用。 同样地，建立基于高维扰动数据的免疫调控知识图谱，利用人工智能和数据挖掘算法寻找靶点间的协同作用和调控关系，模拟多靶点扰动的效果，提高药物研发成功率。
基于蛋白质结构的理性免疫药物设计，主要包括，设计全新的蛋白药物形态对免疫调控信号进行模拟实现免疫功能调控，以及设计新的药物sensor/modality以支持药物在特定的疾病微环境释放/起效。基于结构的药物设计已经成为设计和优化小分子和生物药的基本方法，因此，对设计的人工蛋白质进行结构、功能上的计算、模拟，能够精准筛选特异性更高，成药性更好的候选分子，提高药物开发的成功效率、降低实验的时间和成本。同样地，理想的药物能够在特定的环境释放、起效，一些潜在的药物分子需要保持特异性分布或可控释放才能避免毒性的产生。因此根据不同疾病中药物靶点所处环境的多样性，在药物设计中引入更精细的生物感受器以响应信号强度的变化，使药物在特定时间、空间激活药物活性，可以为更多患者带来获益和希望 。
基于分子机理的免疫疾病诊疗，主要包括：建立免疫疾病分子分型及精准诊断标准，免疫疾病的精准治疗，这两个板块。其中，建立自身免疫病分子分型及精准诊断标准，不但可以形成疾病筛查预警的早期干预体系，还可以预判不同遗传背景下的疾病表型及转归，以便采取科学性的差异诊疗手段，做到真正的精准诊断和精准治疗，这是目前自身免疫病领域的主要研究目标之一，也是风湿免疫病学科亟待解决的关键科学问题。 免疫疾病的精准治疗一直是临床实践中的难点，通过机器学习的方法，来预测自身免疫病患者基因组上的变化会对人体的特征/疾病/表型产生的影响能够更全面地从基因相互作用角度去发掘潜在联系，从而改善治疗效果。
下一代前沿计算免疫技术，主要包括：更精细化的动态免疫观测，更精细化的免疫模拟系统，更精细化的免疫扰动。观测是我们认识生物学现象的基础，不断扩展的单细胞组学技术将联合多组学分析从更高维度刻画免疫细胞的状态，更加关注分子在组织、器官内与特定分布相关的功能，可以还原更贴近真实的生理状态。而免疫模拟在免疫治疗药物 药效和副作用的预测、临床方案和治疗策略的制定等领域发挥重要的作用。此外，更精细化的扰动技术可以帮助更直接地建立以免疫细胞为中心的调控网络，将生物学实验数据和各种组学数据结合，使得计算结果更能反映生理状态，为疾病的免疫治疗提供新的临床解决方案。
目前，围绕这五大计算免疫问题，百图生科也全新升级了卓越开发者计划（2021年5月百图生科首次宣布出资10亿元设立 “免疫图谱卓越计划”）。据了解，全新的卓越开发者计划将携手更多元的卓越开发者——前沿生物技术专家、药物开发专家、临床专业团队以及BioTech企业，提供百图生科更强大的生物计算引擎、投入更多的顶级行业资源和资金，更精准地探寻肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病、衰老等疾病的复杂免疫规律，开发计算免疫学的新工具和方法，研发高价值商业化免疫药物管线，从而使更多针对免疫疾病的早期发现加速转变为实际可用的药物，为等待中的患者跑出加速度，为未被满足的临床需求提供新的治疗方案。
关于百图生科
百图生科（BioMap）是生物计算引擎驱动的突破创新药物研发平台，由百度创始人李彦宏发起创立，致力于将先进AI等信息技术（IT）与前沿生物技术（BT）相结合，构建独特的靶点挖掘及药物设计能力，聚焦于解析免疫调控机理，开发创新的治疗性药物，造福人类健康。目前公司拥有近万平米的实验室，50+个靶点及药物研发资产组合。
关于卓越开发者计划
2021年5月，百图生科宣布设立 “免疫图谱卓越计划”，面向临床转化医学研究者和科研合作者，广泛征集合作项目，为合作者提供资源和资金上的支持，利用生物计算引擎加速肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病、衰老等多个疾病领域的临床观测和研究。截至目前已支持了20余个联合研究项目，与国内10余家三甲医院达成了项目合作。2022年7月，百图生科宣布全面升级免疫图谱“卓越开发者计划”， 为广大的卓越开发者们 — 前沿生物技术专家、药物开发专家和临床专业团队，提供生物计算引擎、一流行业资源、项目资金支持。