张水兴教授课题组长期深耕肿瘤智能诊疗、乏氧成像及基础研究、多组学分析等领域。近期在肿瘤早筛、智能诊疗及乏氧-免疫基础研究方向取得一系列研究成果。

张水兴/张斌在鼻咽癌智能早筛领域取得突破性进展

我校附属第一医院张水兴教授/张斌副研究员团队联合中山市人民医院季明芳教授团队及广州中医药大学等机构，在Nature Communications发表题为Hierarchical dynamic model for risk-stratified screening of nasopharyngeal carcinoma的研究论文。

EBV血清学筛查是鼻咽癌高发区人群防控的核心手段，可通过检测EBV相关抗体早期识别患癌高风险个体，具备大规模人群早筛的重要价值。然而，传统单次横断面检测方案阳性预测值偏低，导致大量中高风险人群需进行重复随访，加重了筛查人群心理与经济负担。该研究创新性构建了分层动态（HD）风险筛查模型，通过整合纵向 EBV 抗体动态数据与年龄、性别、家族史等流行病学因素，对传统血清学定义的中、高风险人群实现了精细化再分层。基于10余年的初筛及随访数据的验证结果显示，模型可显著提升筛查阳性预测值，高风险人群随访检查需求大幅降低，同时实现了中高风险人群的精准风险管控。

研究团队在模型训练阶段联合采用 Nearmiss 欠采样与 ANS 过采样技术，在保留有效信息的同时平衡数据集分布。模型底层基于贝叶斯共享参数多变量联合模型，将线性混合效应模型与 Cox比例风险模型耦合，可随随访数据的更新动态调整个体发病风险评分，实现了从静态单次检测到动态全程追踪的筛查范式革新。研究进一步证实，HD 模型可无缝嵌入现有 EBV 血清学筛查流程，无需额外检测项目即可实现中、高风险人群的精准再分层，高风险人群随访检查需求减少 74.2%，筛查成本降低 65.6%。这一发现为华南高发区鼻咽癌大规模人群早筛提供了全新的优化策略，也为其他恶性肿瘤的动态风险分层筛查提供了可复刻的技术范式。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-026-72676-2

张水兴/张静在PNAS发表成果揭示肿瘤免疫逃逸新机制

肿瘤细胞常会激活囊泡运输系统构筑自我保护屏障，以逃避死亡信号，这已成为提升疗效的关键障碍。近日，我校附属第一医院张水兴/张静团队联合生命科学技术学院何庆瑜团队，在Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS)杂志上在线发表题为“MLKL/retromer axis controls PD-L1 recycling to compromise antitumor immunity during VCP inhibition–induced necroptosis”的研究论文。该研究发现抑制VCP蛋白可诱导结直肠癌细胞发生程序性坏死，同时伴随激活囊泡运输系统，加速外泌体释放并通过逆向转运复合体介导PD-L1向细胞膜定位，从而影响免疫治疗。

程序性坏死诱导剂具有通过触发肿瘤坏死、释放损伤相关分子模式（DAMPs）来募集抗肿瘤免疫细胞的潜力，可望增强免疫治疗效果。该研究发现，VCP抑制剂能在结直肠癌中引发强烈的程序性坏死，并伴随活性氧爆发和高迁移率族蛋白B1（HMGB1）释放——这些均为明确的免疫原性细胞死亡特征。然而，尽管VCP抑制剂本身具有杀瘤效应，其在体内与抗PD-L1抗体联用时疗效仍受限，原因在于该处理同时诱发了外泌体分泌和PD-L1向细胞表面的转运。通过基于数据非依赖采集模式的定量蛋白质组学分析，研究团队鉴定出MLKL是VCP的关键底物，VCP抑制可延缓MLKL的蛋白酶体降解。累积的MLKL进一步募集GTP酶激活蛋白TBC1D5，使Rab7A失活，从而将携带PD-L1的囊泡重定向至由逆向转运复合体介导的回收通路，最终递送至细胞膜。这一机制在分子层面解释了VCP抑制剂诱导程序性坏死过程中出现的矛盾性免疫抑制现象。研究进一步指出，同步靶向逆向转运复合体与VCP，可有效阻断PD-L1的膜回收过程，从而显著增强抗PD-L1疗法的免疫治疗效果。该发现为结直肠癌的联合免疫治疗提供了新的策略思路与潜在靶点。

论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.2518675122

张水兴/岳欣在STING靶向拮抗剂理性设计领域取得突破性进展

我校附属第一医院张水兴教授/岳欣副研究员团队与中山大学、北京大学深圳研究生院等单位合作在Advanced Science发表题为“Dual covalent targeting of STING cysteines 292/309 disrupts functional oligomerization and enables potent antagonist development”的研究论文，在STING（干扰素基因刺激因子）靶向治疗领域取得了另一项重要突破。

本团队发现已知的USP7抑制剂P005091能够作为一种STING拮抗剂，并通过一种非经典的亲核取代机制发挥作用。深入的机理研究表明，P005091的抑制作用依赖于其同时共价结合Cys292和Cys309，只有当这两个位点同时发生突变（C292A/C309A）时，其阻断STING寡聚化的活性才会完全消失，揭示了独特的“双半胱氨酸”作用机制。在功能上，P005091在体外和体内实验中均能有效抑制STING信号通路及I型干扰素反应。在此基础上，本团队通过结构引导的优化，获得了先导化合物NTP14和NTP16。这些优化后的化合物在细胞水平表现出显著增强的效力，并在包括DSS诱导结肠炎在内的多种临床前疾病模型中，展现出强大的治疗效果，能够有效改善由I型干扰素驱动的病理状态。此项工作确立了双重共价靶向STING CTD作为一种变革性的STING拮抗剂开发策略，为从源头抑制STING驱动的炎症性疾病开辟了全新的治疗途径。

论文链接：https://doi.org/10.1002/advs.202522764

张水兴/张斌构建肿瘤免疫微环境相关人工智能模型预测局部晚期鼻咽癌免疫治疗响应与预后

我校附属第一医院张水兴教授/张斌副研究员团队联合国内10家医院在Science合作期刊Research上发表题为“Radiomic Model Associated with Tumor Microenvironment Predicts Immunotherapy Responseand Prognosis in Patients with Locoregionally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma”的研究成果。

本研究针对局部晚期鼻咽癌免疫治疗疗效预测性标志物缺乏、无法精准筛选获益人群的临床挑战，构建了基于多中心多模态影像图像的人工智能模型精准预测局部晚期鼻咽癌患者的免疫治疗反应与预后，同时提取了H&E及免疫组化全景切片细胞核形态学特征、细胞空间分布特征等，通过跨尺度关联分析揭示了宏观影像特征与肿瘤微环境PD-L1、CD8、CD45RO、FOXP3、CD66b等免疫细胞多尺度病理特征的较强关联性，为预测模型提供了生物学可解释性。

论文链接：https://spj.science.org/doi/10.34133/research.0749

张水兴/张斌构建融合肿瘤和身体成分的影像人工智能模型精准预测胃癌术后复发

我校附属第一医院张水兴教授/张斌副研究员团队联合湖南省肿瘤医院、江门市中心医院在Nature合作期刊NPJ Digital Medicine上发表标题为“A transformer-based prognostic signature integrating tumor and body composition CT images predicts postoperative recurrence in gastric cancer”的重要研究成果。

胃癌术后复发率高，现有TNM分期难以准确识别高危人群，尤其对是否需强化辅助治疗缺乏可靠依据。同时，营养状态（如肌肉减少症）已被证实影响预后，但传统评估未与肿瘤影像整合。现有AI模型多仅关注肿瘤本身。本研究突破传统“只看肿瘤”的AI范式，整合术前CT中肿瘤图像、第三腰椎水平骨骼肌、脂肪组织及临床数据，实现胃癌术后无复发生存精准预测；采用多流Transformer架构，挖掘跨模态协同信息，风险评分可有效区分高、中、低复发风险人群，为肿瘤-宿主互作系统性建模树立新范式。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41746-025-02183-z

张水兴/张斌构建甲状腺滤泡性肿瘤术前智能诊断系统

我校附属第一医院张水兴教授/张斌副研究员团队联合国内14家医院，在Lancet系列期刊eClinicalMedicine、外科学顶刊Annals of Surgery（被誉为外科学“圣经”）以及Nature合作期刊npj Precision Oncology发表一系列重要研究成果。

甲状腺滤泡性肿瘤（FNs）临床、超声及分子生物学特征重叠，术前鉴别诊断极具挑战性。常规超声恶性特征在恶性滤泡肿瘤中少见，当前基于超声的恶性风险分层系统（如ACR TI-RADS）对FNs的准确表征能力有限。穿刺活检因细胞形态学重叠而不可靠，分子检测存在非特异性遗传重叠及成本问题，术中冰冻切片也不推荐用于FNs的常规术中评估。因此，FNs的明确诊断很大程度上依赖于术后标本中包膜或血管侵犯及甲状腺外侵犯的检测，导致不必要或不足够的手术干预。针对这一临床瓶颈，团队基于3634例甲状腺滤泡性肿瘤超声图像建立术前智能诊断决策系统FN-Wise，准确性达85%，与ACR TI-RADS相比，显著降低非必要活检率（41%降低至10%）（Annals of Surgery 2025）。

团队进一步开发了OverLoCK模型对FNs的多视角超声图像进行联合建模。该模型通过整合自上而下的注意力引导策略和上下文混合动态卷积机制，模拟人类视觉系统的“先全局后聚焦”感知机制，实现对局部关键区域的精确感知与判别。该模型在外部验证集上准确性、敏感性及特异性均超过85%。该模型表现出良好的校准度和临床实用性，决策曲线分析表明其在广泛阈值概率范围内具有净收益。本研究构建的AI系统为非侵入性、准确的FNs术前诊断提供了有力工具，有望优化临床决策并减少过度治疗（EclinicalMedicine 2025）。

团队进一步开发了超声视觉-语言基础模型（vision-language foundation model）FTC-Net，不仅优于VGG16、ResNet50、Inception-ResNet-V2、MiTB0、ConvNeXt-B、EfficientNet-B0等主流深度学习模型以及ACR TI-RADS、C-TI-RADS等现有超声风险分层系统，还能显著降低不必要的穿刺和手术率，因此有望成为滤泡性甲状腺肿瘤术前诊断的先进无创工具，改善临床决策、减少过度治疗（npj Precision Oncology 2026）。

张水兴，主任医师、二级教授、博士生导师，暨南大学医学部常务副主任。专业方向：肿瘤乏氧临床与基础研究。国家高层次人才。广东省智能医学与数字孪生工程技术研究中心主任。中华医学会放射学分会头颈影像专委会副主任委员、广东省医院协会医学影像中心管理专业委员会主任委员、全国卒中学会医学影像分会副主任委员。广东省卒中学会医学影像分会主任委员、广东省生物医学工程学会智能医学影像分会名誉主任委员、广东省医师协会放射医师分会副主任委员、数字医学与健康杂志副主编。发表SCI论文170余篇。连续5年入选斯坦福Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单。以第一完成人荣获广东省科技进步奖一等奖，广东省学校优秀教学成果奖一等奖、广东省丁颖科技奖。主持国家科技部重点研发专项、国家基金委重大仪器项目。

张斌，副研究员，博士生导师。专业方向为肿瘤智能诊疗与多组学研究。入选广东省特支计划青年拔尖人才，Clarivate全球"高被引科学家”榜单(交叉学科领域)、连续5年入选斯坦福Elsevier全球前2%顶尖科学家榜单。以第一或通讯作者发表SCI论文80余篇，其中中科院一区TOP 50余篇。授权发明专利10项、软件著作权8项。荣获2021年广东省科技进步奖一等奖、广东省学校优秀教学成果奖一等奖等。担任广东省智能医学与数字孪生工程技术研究中心副主任、广东省医学会放射医学分会第十三届委员会青年委员会副主任委员、广东省医学生物工程学会医学影像分会副主任委员、数字医学与健康杂志通讯编委、Interdisciplinary Medicine青年编委、Nature等期刊审稿专家。

岳欣，副研究员，博士生导师。专业方向为固有免疫创新机制调控，形成了从基础机制解析到转化药物设计的全链条研究体系。近年来以第一或通讯作者身份在ADVS, CCR, APSB, Nature comm等高水平期刊发表学术论文18篇。授权17项中国发明专利，其中6项为第一发明人。主持国家自然科学基金面上项目2项（在研）以及青年科学项目1项（结题），联合省部级及横向项目在内共计8项基金支持，直接经费共计220余万元。目前担任广东省智能医学与数字孪生工程技术研究中心副主任与广东省药学会药物化学专委委员等学术职务。

张静，副研究员，博士导师。专业方向为蛋白质组学、肿瘤分子生物学等研究。近五年以第一/通讯（含共同）在PNAS、Mol Ther、Adv Sci、Military Med Res、Nucleic Acids Res等期刊上发表论文23篇；主持基金10项，其中国家级项目3项；授权发明专利8项，登记软件著作权2项；获得2021年度广东省科技进步一等奖等科技奖项3项。广东省智能医学与数字孪生工程技术研究中心副主任。

张水兴教授课题组长期招聘博士后