常天根-上海市免疫学研究所

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课题组长

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常天根研究员博士生导师
智能与系统免疫学课题组课题组长
国家高层次青年人才
上海市高层次青年人才

课题组长简介

常天根，研究员，博士生导师，智能与系统免疫学实验室（Laboratory of AI & Systems Immunology, AISI Lab）课题组长，国家及上海市高层次青年人才。常天根博士毕业于中国科学院，随后在美国国家癌症研究所（NCI）从事博士后研究。其研究长期聚焦临床驱动的人工智能方法与机制性系统生物学建模，致力于解析肿瘤微环境以及肿瘤与全身免疫系统之间复杂的多尺度互作机制，并推动这些机制性理解转化为可预测、可设计的精准免疫治疗策略。近五年以第一/通讯（含共同）作者在Cancer Discovery (in press), Nature Cancer, Annals of Oncology, Science Immunology和Nature Machine Intelligence 等期刊发表论文13篇，总影响因子超过260。相关研究成果被Nature Cancer, Annals of Oncology, Clinical Chemistry等期刊专题报道，并接受媒体专访。目前已与多个国际研究机构和医学中心建立长期合作关系，包括 NCI、Cedars-Sinai Medical Center、Memorial Sloan Kettering Cancer Center、Weizmann Institute of Science、Tel Aviv University等；合作研究发表于Cell (in press), Cancer Cell, Cancer Discovery等期刊。受邀担任Nature Medicine, Genome Biology, The Journal of the National Cancer Institute等20余本SCI期刊审稿人。

研究方向

免疫治疗正在重塑肿瘤治疗格局，但其疗效仍存在显著的个体差异。多数患者无法从治疗中获益，部分患者甚至会出现严重的免疫相关毒性反应。这一挑战的根源在于：抗肿瘤免疫应答并非由单一信号通路决定，而是由肿瘤、免疫系统与宿主微环境之间复杂的多尺度动态相互作用共同塑造。精准解析并预测这种系统性行为，是推动下一代免疫治疗发展的核心科学问题。智能与系统免疫学实验室（Laboratory of AI & Systems Immunology, AISI Lab）致力于通过临床驱动的人工智能与机制性系统建模，解析肿瘤-免疫系统的复杂互作网络。我们整合临床数据（电子病历、常规血液检查、医学影像）与多组学数据（单细胞测序、空间组学），构建跨尺度计算框架，形成从临床预测到机制解析、再到治疗设计的完整研究体系。实验室以计算免疫肿瘤学为核心研究方向，并逐步拓展至自身免疫病等更广泛的免疫相关疾病领域。具体而言，围绕“为何免疫治疗仅对部分患者有效？如何使更多患者获益？”关键科学问题，AISI Lab开展三个相互关联的研究方向：

1. 预测性人工智能 —— 从数据整合到临床决策

实验室开发面向真实临床场景的预测模型，为个体化医疗决策提供可靠依据。相较于依赖昂贵专项检测的模型架构，我们优先利用常规临床数据（如常规血液学检测、电子病历、常规病理切片等）构建预测框架，让精准肿瘤学在资源受限的医疗场景中得以应用，推动医疗公平性与普惠化。同时，实验室坚持可解释人工智能范式。通过多模态数据融合与算法创新，构建兼具预测能力与生物学解释力的模型，从而提升其临床可信度与转化价值。

2. 系统免疫学解析耐药机制 —— 从预测关联到因果推断

实验室整合单细胞组学、空间组学以及多尺度系统建模方法，系统解析肿瘤微环境中的细胞异质性、状态可塑性及其空间组织结构。重点研究肿瘤免疫逃逸的关键分子与细胞机制，探索代谢应激（如肿瘤缺氧）与细胞间通讯网络如何协同驱动免疫抑制和治疗耐药。通过构建肿瘤免疫微环境的时空动态图谱，模拟细胞状态转变及其空间组织规律，识别可干预的关键节点，为开发新型免疫治疗策略提供理论基础。

3. 肿瘤免疫数字孪生平台（eOncoImmune）—— 从动态模拟到理性设计

实验室正在构建肿瘤免疫数字孪生平台 eOncoImmune，通过整合患者特异性数据、免疫系统先验知识与多尺度计算模型，在计算环境中模拟肿瘤–免疫系统的动态演化以及不同治疗策略的响应。该平台将支持虚拟临床试验、治疗方案优化与计算辅助免疫治疗设计。最终目标是推动免疫治疗从经验性试错走向可预测、可模拟、可编程设计的工程化医学。

岗位招聘

AISI Lab现面向海内外诚聘副研究员或助理研究员、博士后及科研助理。具体信息详见“小组成员”页面。

代表性论文

#, （共同）第一作者； *, （共同）通讯作者.

2026

1. Danh-Tai Hoang#*, Tian-Gen Chang#*, Cristina R. Ferrone, et al. AI-driven pathology and blood-based biomarkers: a golden opportunity to democratize precision oncology. Cancer Discovery, (in press)

2025

2. Tian-Gen Chang*, Jay Friedman, Paul E. Clavijo et al. Hypoxia-Induced EGR1 Remodels Neutrophils to Suppress Anti-Tumor Immunity. Science Immunology, 2025; 10(114): eadz2273. [Link]

3. Xiaojuan Fan#*, Tian-Gen Chang#, Chuyun Chen et al. Analysis of RNA translation with a deep learning architecture provides new insight into translation control. Nucleic Acids Research, 2025; 53(7): gkaf277. [Link]

4. Tian-Gen Chang*, Seongyong Park, Alejandro A. Schäffer et al. Hallmarks of artificial intelligence contributions to precision oncology. Nature Cancer, 2025; 6, 417–431. [Link]

5. Tian-Gen Chang#, Aris Spathis#, Alejandro A. Schäffer et al. Tumor and blood B cell abundance outperforms established immune checkpoint blockade response prediction signatures in head and neck cancer. Annals of Oncology, 2025; 36(3): 309-320. [Link]

· Highlighted in Annals of Oncology Editorial: Is the abundance of B cells the best biomarker to predict immune checkpoint inhibitor response in head and neck squamous cell cancers? 2025; 36(3): 238-239 [Link]

6. Sanna Madan#, Tian-Gen Chang#, et al. Single-cell-guided identification of logic-gated antigen combinations for designing effective and safe CAR therapy. BioRxiv, 2025. [Link]

7. Chen Weller#, Osnat Bartok#, Christopher S. McGinnis#, Heyilimu Palashati, Tian-Gen Chang, et al. Translation dysregulation in cancer as a source for targetable antigens. Cancer Cell, 2025; 43(5): 823-840. [Link]

2024

8. Yingying Cao#, Tian-Gen Chang#, Fiorella Schischlik# et al. Inferring characteristics of the tumor immune microenvironment of patients with HNSCC from single-cell transcriptomics of peripheral blood. Cancer Research Communications, 2024; 4(9): 2335-2348. [Link]

9. Tian-Gen Chang#, Yingying Cao#, Hannah J. Sfreddo# et al. LORIS robustly predicts patient outcomes with immune checkpoint blockade therapy using common clinical, pathologic and genomic features. Nature Cancer, 2024; 5: 1158–1175. [Link]

· Highlighted in Nature Cancer “News & Views”: Enhanced precision in immunotherapy, 2024; 5: 1136–1138 [Link]

· Featured in Clinical Chemistry: An AI Model (LORIS) to Predict Immune Checkpoint Blockade Response in Cancer: A Clinical Data Science Perspective, 2025; 71(3): 345–347 [Link]

· Featured by NCI Center for Biomedical Informatics & Information Technology, NCI Media Advisory, NCI Podcast "Inside Cancer Careers", and Podcast “Cancer HealthCast”

10. Yingying Cao#, Tian-Gen Chang#, Sahil Sahni et al. Reusability report: Leveraging supervised learning to uncover phenotype-relevant biology from single-cell RNA sequencing data. Nature Machine Intelligence, 2024; 6: 307–314. [Link]

11. Marica Rosaria Ippolito#, Johanna Zerbib#, Yonatan Eliezer, Eli Reuveni, Sonia Viganò, Giuseppina De Feudis, Eldad D Shulman, Anouk Savir Kadmon, Rachel Slutsky, Tian-Gen Chang, et al. Increased RNA and protein degradation is required for counteracting transcriptional burden and proteotoxic stress in human aneuploid cells. Cancer Discovery, 2024; 14(12): 2532-2553. [Link]

12. Johanna Zerbib#, Marica Rosaria Ippolito#, Yonatan Eliezer, Giuseppina De Feudis, Eli Reuveni, Anouk Savir Kadmon, Sara Martin, Sonia Viganò, Gil Leor, James Berstler, Julia Muenzner, Michael Mülleder, Emma M Campagnolo, Eldad D Shulman, Tian-Gen Chang, et al. Human aneuploid cells depend on the RAF/MEK/ERK pathway for overcoming increased DNA damage. Nature Communications, 2024; 15(1): 7772. [Link]

13. Parth Desai#, Nobuyuki Takahashi, Rajesh Kumar, Samantha Nichols, Justin Malin, Allison Hunt, Christopher Schultz, Yingying Cao, Desiree Tillo, Darryl Nousome, Lakshya Chauhan, Linda Sciuto, Kimberly Jordan, Vinodh Rajapakse, Mayank Tandon, Delphine Lissa, Yang Zhang, Suresh Kumar, Lorinc Pongor, Abhay Singh, Brett Schroder, Ajit Kumar Sharma, Tian-Gen Chang, et al. Microenvironment shapes small-cell lung cancer neuroendocrine states and presents therapeutic opportunities. Cell Reports Medicine, 2024; 5(6): 101610. [Link]

2023

14. Tian-Gen Chang*, Yingying Cao, Eldad D. Shulman, et al. Optimizing cancer immunotherapy response prediction by tumor aneuploidy score and fraction of copy number alterations. npj Precision Oncology, 2023; 7: 54. [Link]

15. Sanna Madan#, Sanju Sinha, Tian-Gen Chang, et al. Pan-cancer analysis of patient tumor single-cell transcriptomes identifies promising selective and safe chimeric antigen receptor targets in head and neck cancer. Cancers, 2023; 15(19):4885. [Link]

完整发表文章列表详见Google Scholar个人主页：[Link]

岗位招聘

AISI Lab现面向海内外诚聘副研究员/助理研究员、博士后和科研助理。

招聘岗位-副研究员或助理研究员

岗位要求：拥有医学、生物学或相关交叉学科博士学位，并具有博士后研究经历。具备扎实科研基础与独立开展研究的能力，对临床驱动的智慧医学研究充满兴趣。英文阅读与学术写作能力优秀，拥有严谨的科研训练、批判性思维与良好的团队合作精神，恪守学术诚信。

岗位职责：协助课题组长开展科研项目管理与实验室建设，参与研究生培养，并在研究方向上开展独立科研工作，产出高水平学术成果，共同推动实验室学术发展与文化建设。

薪资待遇：按照上海交通大学医学院及上海市免疫学研究所政策，提供具有竞争力的薪酬；符合条件者转事业编制。实验室全力支持申请各类科研基金和人才计划，鼓励参加国际学术交流，助力职业长远发展。

招聘岗位-博士后

岗位要求：已获得或即将获得医学、生物学或相关交叉学科博士学位。热爱科学研究，具有严谨的科研态度与探索未知的热情。具备良好的科研训练、逻辑思维能力和执行力，能够独立开展研究工作。具备团队协作意识，乐于参与跨学科合作研究。

岗位职责：围绕实验室核心研究方向开展原创性基础与转化研究，参与实验实施 / 数据分析、论文撰写与成果发表。与团队成员、国际合作单位开展协作研究，推动课题进展。协助指导实验室研究生 / 科研助理的科研工作。

薪资待遇：提供有竞争力的薪酬，优秀者可入选“上海市免疫学研究所博士后创新计划”（年薪27万起）；入选国家“博新计划”者年薪32万元起。实行“3+X” 个性化培养模式，出站后实验室支持继续深造或在国内外顶尖机构开展独立研究。缴纳社会保险，协助申请上海户口；参照事业编制享受体检等福利，并可申请上海交通大学医学院博士后公寓或黄浦区公租房。支持申请各类博士后基金、青年基金，提供充足的科研经费与先进的实验 / 计算平台。

招聘岗位-科研助理

岗位要求：已获得或即将获得相关专业本科或硕士学位。具备良好逻辑思维与学习能力，具有强烈自驱力与对科学真理的热情。工作认真负责，执行力强，具备良好的沟通能力与团队协作精神。计划申请国内外优秀硕博项目者优先。

岗位职责：独立或协助实验室成员开展湿实验课题（动物实验、细胞培养、流式细胞术、高通量测序等）或计算课题（统计分析、机器学习、数据建模、多组学数据整合等）。协助完成实验室日常科研管理、实验平台维护与科研成果整理工作。配合团队开展课题相关的辅助研究，推动项目顺利进展。

薪资待遇：按照上海交通大学医学院以及上海市免疫学研究所政策，提供具有竞争力的薪酬与福利。提供系统的科研训练与学术指导，助力科研能力快速提升。全力支持优秀成员申请国内外顶尖院校硕 / 博士项目，为继续深造搭建平台、提供推荐。

工作环境与文化

AISI Lab相信，真正重要的科学问题往往位于学科交叉与未知边界。我们致力于建立一个严谨求真、开放合作、追求卓越的科研环境。实验室欢迎那些对科学问题具有长期兴趣、愿意挑战困难问题、并对人类健康事业怀有责任感的研究者加入。实验室重视独立思考、严谨求证、大胆创新与学术诚信。同时坚持高标准科研训练，营造开放、包容、合作的学术文化。

我们为团队成员提供国际化的科研平台、先进的实验 / 计算设备、充足的科研资源，以及广阔的国际合作与学术交流机会；鼓励青年科研人员成长与发展，提供国际化合作网络和充分的自由探索空间，支持成员逐步形成独立的科学视角。我们希望每一位成员都能在此提出属于自己的科学问题，在探索真理的过程中不断成长，并为人类健康贡献力量。

申请及联系方式

请将个人简历、申请信（请说明研究兴趣与职业规划）及至少2位推荐人的联系方式发送至：tiangen.chang@sjtu.edu.cn，邮件标题注明“应聘AISI Lab-岗位-姓名”。实验室将严格保密所有应聘材料，符合要求者将尽快安排线上或线下面谈。工作地点：上海交通大学医学院上海市免疫学研究所（上海市黄浦区重庆南路280号5号楼）。本招聘长期有效，招满为止。

AISI Lab期待与你并肩，以科学之名，探免疫之秘，筑健康之基！

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