南京医科大学免疫学考博真题近年来呈现出明显的学科交叉性和前沿导向性，考试范围覆盖基础免疫学理论、分子免疫学机制、免疫相关疾病及免疫治疗策略等多个维度。以2021-2023年真题为例，免疫应答调控网络（占25%）、免疫检查点分子与肿瘤免疫治疗（占20%）、免疫代谢重编程（占15%）以及自身免疫病的分子机制（占12%）构成四大核心命题板块。其中，2022年新增"AI辅助的免疫微环境解析"题型，要求考生运用机器学习算法对TCR-BCR共信号通路进行预测建模，这一创新题型使得传统免疫学知识体系与计算生物学形成深度交叉。

在分子机制层面，Treg细胞代谢重编程与免疫抑制的分子关联（2020年真题第8题）和PD-1/PD-L1信号通路的表观遗传调控（2021年真题第12题）成为高频考点，此类题目要求考生不仅掌握Shp2、Lck等关键分子的功能，还需理解mTORC1/2、H3K27me3等表观调控网络的作用机制。值得注意的是，2023年新增"免疫代谢-炎症-纤维化"三角互作模型分析题，要求考生结合星状细胞代谢特征和IL-17A分泌动力学，解析肺纤维化中的免疫代谢失衡机制。

临床转化研究方向的命题占比从2019年的18%提升至2023年的32%，其中CAR-T细胞治疗中的嵌合体编辑错误（2022年真题第7题）和双抗药物设计中的受体异构体识别（2023年真题第14题）成为新焦点。考试形式上，2023年首次引入"虚拟患者"案例分析，要求考生基于CTC（循环肿瘤细胞）测序数据和免疫组化切片，设计包含CAR-NK细胞、双抗和免疫检查点抑制剂的三联治疗方案，并论证其疗效预测模型。

备考策略需重点突破三个方向：一是构建"分子-细胞-组织-器官"四级联动的知识框架，特别关注免疫微环境中的物理化学微域效应；二是掌握CRISPR/Cas9、空间转录组等新技术在免疫学研究中的应用范式；三是建立临床病例与基础研究的映射能力，例如将类风湿性关节炎的滑膜细胞极化与TGF-β/Smad通路激活进行关联分析。建议考生系统梳理《Immunology》教材中"免疫应答的时空动态"章节，同时关注《Nature Immunology》近三年关于免疫代谢重编程的综述文献，并熟练运用Cell Online的"分子互作网络"工具进行信号通路可视化分析。