个体化癌症疫苗，如何才能成为癌症免疫疗法的第三大突破？

2014年，在圣路易斯华盛顿大学医学院里，6名黑色素瘤患者接受了由他们自身免疫细胞构成的癌症疫苗的治疗。研究人员在2个月前从患者血液中提取了免疫细胞，在实验室中进行培养，并将这些称为树突状细胞（dendritic cells）的免疫细胞与基于每位患者肿瘤基因组中特定基因突变而合成的多肽混合在一起。这些细胞像在体内吞噬外来抗原一样“吃掉”了多肽片段。科学家们希望这些注回患者体内的树突状细胞能够诱导T细胞的激活和扩增，在发现和杀死癌细胞的同时，避免伤及健康组织。

这是最早进行的个体化癌症疫苗临床试验之一。自此之后，个体化癌症疫苗的魅力吸引了众多学术研究机构和医药公司开展了更多临床研究。近日，明星癌症疫苗公司Neon Therapeutics公司宣布，该公司的个体化新抗原癌症疫苗，在临床试验中延长了黑色素瘤、非小细胞肺癌和膀胱癌患者的无进展生存期，展现了个体化癌症疫苗的潜力。癌症疫苗被人誉为继免疫检查点抑制剂和CAR-T疗法之后，癌症免疫领域将会出现的第三大突破。想要让这一预言成为现实，科学家们还需要作出哪些努力？

图片来源：123RF

个体化癌症疫苗的开发是基于人体对癌症抗原的免疫反应。从肿瘤中释放的抗原，会被像树突状细胞这样的抗原呈递细胞吞噬，然后经过处理后，与主要组织相容性复合体（MHC）相结合，呈现在细胞的表面。然后，这些呈现癌症抗原的细胞会迁移到淋巴结中，通过与T细胞表面的T细胞受体（TCR）的结合，激活T细胞并促进它们的增殖。激活后的T细胞可以迁移到肿瘤附近，对肿瘤进行攻击。个体化癌症疫苗的开发策略是从癌症患者的肿瘤中发现因为基因突变，只在肿瘤中表达的新抗原（neoantigen），并且使用这些抗原构建癌症疫苗。因为这些抗原只在肿瘤中表达，它不会引起由于T细胞对健康组织的攻击而产生的毒副作用。而且个体化的疫苗制造方式是确保疫苗会引发对患者肿瘤的免疫反应的最佳方法。

癌症免疫力产生的图示（图片来源：参考资料[1]）

目前有超过20个正在进行的临床试验，检验个体化癌症疫苗治疗不同癌症类型的安全性和疗效。按照疫苗的递送方式，它们可以被分为三大类：合成长多肽、RNA/DNA、和树突状细胞。这些递送方式有着各自的利弊：

合成长多肽是最常见的递送个体化癌症疫苗的方式。通常，研究人员通过对患者肿瘤基因组的测序，发现可能产生新抗原的基因突变，然后通过生物信息学模型，筛选出可能生成新抗原的多肽序列，在体外进行人工合成。这些多肽链的长度在20个氨基酸左右。多肽疫苗的优势在于由于是人工合成，它们的成产可以扩大化，而且多肽疫苗中可以包含多个新抗原表位，从而确保免疫细胞对疫苗产生免疫反应。长多肽片段与短多肽片段相比，除了激活CD8+ T细胞以外，还可以激活CD4+ T细胞，从而更好地激发免疫反应。

然而，这些多肽需要在GMP环境下分别针对特定患者进行合成，然后混合在一起，随着多肽链长度和多肽数目的增加，制造成本也随之提升。多肽链长度越长，人工合成时出现的错误率越高，从而限制了合成过程的产量。这些因素可能限制这类个体化疫苗未来的推广。

多肽类个体化癌症疫苗的生产流程（图片来源：参考资料[1]）

使用DNA或RNA编码新抗原从制造工艺上来看比长多肽类的疫苗更为简便，产品的质量检测也可以通过简单的测序来进行（多肽类疫苗的质量检测需要质谱技术）。它们可以编码多个新抗原表型，提高免疫系统产生免疫反应的机率。这类疫苗面临的最大挑战是如何将编码新抗原的DNA/RNA序列成功导入到细胞中，让它们能够被翻译成多肽片段。专精于开发mRNA疗法的Moderna公司的研发管线中就有一项个体化癌症疫苗研究，目前它已经进入2期临床阶段。

上述两种类型的癌症疫苗还需要在体内被树突状细胞或其它抗原呈递细胞吞噬并且处理，才可能生效，而基于树突状细胞的疫苗已经在体外完成了这一步骤。基于树突状细胞的癌症疫苗在激发免疫反应方面非常有效，因为树突状细胞在免疫系统中的功能就是呈递抗原。然而，这类疫苗的合成需要对从血液中获取的免疫细胞进行谨慎的培养。在GMP环境下完成原先在实验室中进行的步骤，并且扩大树突状细胞疫苗的生产，需要对复杂制造工艺的大量优化。

个体化癌症疫苗临床试验分类数据（数据来源：参考资料[2]，药明康德内容团队制图）

开发个体化癌症疫苗面对的最大挑战是如何找到能够最大限度激发免疫反应的新抗原。对癌症基因组进行测序发现的基因突变并不一定会生成蛋白，因此，从DNA测序中发现的编码新抗原的DNA序列需要与对肿瘤进行RNA测序获得的信息进行对照，确认携带突变的DNA序列能够被肿瘤细胞表达。

除此之外，这些携带基因突变的DNA序列都要经过生物信息学模型的筛选，找出最可能产生免疫原性的序列。目前，各家公司都有自己的计算科学平台，使用人工智能对已有免疫表位库进行分析，根据它们的三维结构和结合数据，训练计算工具来发现构成癌症疫苗的最佳序列。

抗原呈递是一个复杂的过程，抗原会被树突状细胞内的蛋白酶体降解，然后生成的多肽片段需要与MHC产生特异性结合，才能够被呈现在树突状细胞表面。已有的计算工具并不能够很好地预测这一过程。因此，科学家们已经开始从细胞中提取MHC-抗原复合体，从中分解出能够与MHC结合的抗原，然后利用质谱技术对这些抗原的特征进行分析。利用质谱分析获得的数据对计算工具重新进行训练，可以提高预测性模型的准确性。

日前，TScan公司的科学创始人，哈佛大学医学院的Stephen Elledge博士率领的研究团队在《细胞》杂志上发表了一篇科学论文，介绍了名为TScan的高通量筛选技术，能够筛选出与T细胞表面表达的TCR相结合的抗原，并且对它们的特征进行分析。这一技术不但可能发现作为癌症疫苗的新抗原，而且对这些抗原结构进行分析积累的数据，可以用于进一步优化预测新抗原的计算模型。

TScan技术平台图示（图片来源：参考资料[3]）

除了发现新抗原以外，如何优化输入患者体内的疫苗激发的免疫反应也是科研人员创新的方向。由于抗原呈递细胞需要在淋巴结中与T细胞接触，完成激活T细胞的过程。很多癌症疫苗采用淋巴结注射的给药模式。然而，基于多肽或者RNA的疫苗由于分子量比较小，可能从淋巴管壁渗出，导致这些疫苗成分还没有接触到免疫细胞就被血液循环带到身体其它部位，降低了免疫反应的强度。

Elicio Therapeutics公司开发的双亲性分子（amphiphiles）平台在多肽链上添加了一个亲脂性分子，让疫苗成分能够与淋巴系统中的白蛋白（albumin）结合，帮助将疫苗成分从注射位点运送到淋巴结中，大幅度提高免疫反应的强度。该公司近日公布的临床前实验结果表明，基于这一技术开发的KRAS疫苗能够激发针对癌细胞的强力细胞裂解反应。

Elicio公司双亲分子平台作用机制（图片来源：Elicio公司官网）