Глиобластома остаётся наиболее агрессивной первичной злокачественной опухолью центральной нервной системы, характеризующейся выраженной внутриопухолевой гетерогенностью, глубокой иммуносупрессией, терапевтической резистентностью и неблагоприятными клиническими исходами. Хотя иммунотерапия революционизировала лечение рака, её клиническая эффективность при глиобластоме остаётся ограниченной — во многом из-за сложности опухолевой экосистемы и отсутствия валидированных предиктивных биомаркеров.

Последние достижения в области секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq), пространственной транскриптомики и вычислительных подходов на основе искусственного интеллекта (AI) открыли беспрецедентные возможности для расшифровки опухолевой гетерогенности и выявления клинически значимых биомаркеров. Настоящий мини-обзор интегрирует исследования, связанные с scRNA-seq и комбинированными технологиями, детально разбирая механизмы пластичности опухоли, иммуносупрессии и метаболо-эпигенетического репрограммирования при глиобластоме.

Авторы систематически описывают полный процесс анализа при интеграции мультиомиксных данных единичных клеток с помощью AI и подчёркивают ценность искусственного интеллекта в валидации биомаркеров. Предложенные исследовательские подходы нацелены на преодоление клинической резистентности, оптимизацию стратификации пациентов и повышение эффективности иммунотерапии, обеспечивая теоретическую основу для разработки высокостабильных прогностических биомаркеров и достижения персонализированной точной иммунотерапии при глиобластоме.