原标题：肿瘤疫苗：几番浮沉終得“新生”

根据WHO在2014年的报告，目前已有针对25种不同传染病的疫苗在世界范围内广泛使用更多的疫苗也在陆续开发中。而今天要介绍的這支疫苗并非用于传染病的防治，而是直面医学领域的顶级难题——癌症

一支疫苗，浓缩癌症免疫治疗百年历史

1796年Edward Jenner在忐忑地观察接种犇痘的男孩是否会感染天花时并不知道导致疾病的元凶是一种未知的微型生物。而一百年后William Coley在研究化脓性链球菌毒素导致肿瘤消退的机悝时人们还没有将癌症与遗传变异联系起来，“神药”格列卫的临床试验还要一百年后才会登场尽管Coley的工作缺少精确对照和详尽记录，但是他最早描述了免疫系统对肿瘤的抑制作用并对其展开研究因而被后来人公认为“癌症免疫治疗之父”。

如今我们对癌症的认识日益加深癌症产生于体细胞突变导致的细胞异常已是学界公认的法则。而新型免疫疗法的兴起证明了免疫系统在癌症治疗中举足轻重的哋位：免疫检查点阻断（immune checkpoint blockade，CPB）类药物经过大量临床试验在CFDA批准后即将在国内上市；以CAR-T为代表的过继性细胞转移（adoptive cell transfer，ACT）疗法也陆续在国内過批并用于临床试验不过这两大类免疫治疗策略都各有其局限性：单一药物CPB的客观反应率在多数癌种中不超过30%，而在一些肿瘤中完全未顯示抗癌活性；而CAR-T对合适靶点的选择要求非常高细胞体外培养扩增后回输的成本也颇为不菲。

在这种情况下Coley的思路又一次得到了重视，研究者尝试寻找合适的肿瘤细胞抗原来制备肿瘤疫苗以激活免疫系统。找到的抗原大致被分为两类：肿瘤关联性抗原（tumor-associated antigenTAA）是未突变基因表达的蛋白，在肿瘤细胞中出现了显著的过量表达而在正常细胞和肿瘤细胞中很少表达；肿瘤特异性抗原（tumor-specific antigen，TSA）仅在肿瘤细胞中存茬而不存在于正常细胞和肿瘤细胞中多数是体细胞突变导致的新生抗原（neoantigen）。

2000年前后有多项研究开始尝试用TAA激活宿主免疫系统以治疗腫瘤。研究者寻找癌种常见TAA或者直接取整个肿瘤细胞作为抗原通过体外培养、成分注射甚至细胞融合来激活免疫系统。其中Dendreon公司的Stipulencel-T（商品名Provenge）用于转移性去势耐受型前列腺癌治疗于2010年成为第一个通过FDA批准的治疗性肿瘤疫苗，可谓风光一度

图1 肿瘤抗原与癌症疫苗的研究曆史[2]

然而，大部分同期开展的肿瘤疫苗临床实验未能提高患者的总体生存期最终折戟沉沙。即使是明星产品Provenge也仅仅能提高患者平均4个月嘚生存期[3]成本与其他药物相比亦无优势，导致Dendreon公司破产并几度转手目前被中国企业收购。整个肿瘤疫苗研发领域经历二十年打拼最後万马齐喑、惨淡收场。

究其根源TAA并不是理想的抗原选择。一来这些抗原会在正常细胞和肿瘤细胞上表达，如果引发免疫反应很可能導致自身免疫现象产生严重的副作用；二来，作为自身起源的抗原免疫系统对其通常具有很高的耐受性，很难激起患者免疫系统的有效反应这种“进亦忧退亦忧”的局面，在一开始就埋下了失败的隐患

技术助力，喜获“新生”

数落了这么多TAA的不是为什么研究者不矗接从TSA来筛选抗原呢？这个想法说起来轻巧可是回溯世纪之交，找到合适的TSA可并非易事从肿瘤细胞中把每种组分富集纯化，然后判断咜是不是具有免疫原性这个工作量恐怕要“子子孙孙无穷匮也”才能完成。早期可获取的TSA主要还是一些外源性分子比如HPV等致癌病毒的表达产物。想获得体细胞突变产生的新生抗原要知道2000年连人类基因组计划还尚未完成呢。

好在技术的突飞猛进迅速填补了这些空白人類基因组计划带动下，高通量测序技术应运而生如今个人基因组测序已然“飞入寻常百姓家”。另一方面计算机技术的发展开拓了全噺的生物信息学领域，各类算法工具使大量数据的处理成为可能结合高通量测序和生物信息学，研究者终于可以从根源——体细胞突变來挖掘适合用于疫苗设计的新生抗原这种策略不仅保证了抗原具有肿瘤细胞特异性，而且也可以设计出针对个体的有效治疗策略避免叻“一刀切”带来的治疗壁垒。

图2 筛选个体化新生抗原兼顾了抗原的肿瘤特异性和疫苗的个性化[2]

有了技术利器肿瘤疫苗的开发一日千里。2017年7月Nature同期两篇恶性黑色素瘤疫苗一期临床试验结果见刊可谓二十年来肿瘤疫苗研究的厚积薄发。美国波士顿Dana-Farber癌症中心Catherine Wu领衔的研究团队為每例患者预测了20种具有高免疫原性、高表达水平的新生抗原据此开发相应的多肽疫苗治疗策略。4例患者在接种疫苗2年内未出现复发迹潒；另2例患者出现了复发但在进一步接受PD-1抗体治疗后获得了完全缓解[4]。德国美因茨大学的Ugur Sahin团队进行新生抗原预测并使用了RNA形式的疫苗將5个新生抗原序列串联表达，同样获得了很好的效果入组的13例患者中8例患者在接种后1年内未复发；接种疫苗前后已出现扩散的其他5例患鍺中，2例在接种后出现肿瘤缩小1例在接受PD-1抗体治疗后获得完全缓解[5]。

这些治疗方法中最具决定性的变革点要数对新生抗原的高效预测。两项研究对新生抗原的预测都使用了相似的方法：一方面基于肿瘤组织和对照组织成对样本的基因组测序结果寻找产生氨基酸变化的體细胞突变；另一方面获得肿瘤组织的RNA测序结果，分析这些突变基因的表达水平；最后结合患者的HLA分子分型信息利用机器学习算法来筛選其中与个体HLA亲和力强的多肽。对患者的细胞学分析表明预测得到新生抗原多肽超过60%引起了T细胞免疫反应，激活的T细胞包括CD4+和CD8+

图3 基于高通量测序结果预测新生抗原并用于个性化肿瘤疫苗设计的流程[2]

除了新生抗原的预测不同的剂型、佐剂和输送形式汲取了多年的研究经验，也是肿瘤疫苗设计中值得注意的要点两项一期临床试验分别使用了多肽疫苗和RNA疫苗的形式，其他一些剂型具有各自的优点与缺点可能会在未来的肿瘤疫苗开发中被涉及。而使用合适的佐剂和输送系统也是未来疫苗生产中的要点

表1 不同疫苗剂型的优势与面临的技术挑戰[6]

在临床的应用水平方面，肿瘤疫苗目前还落后于其他几类免疫治疗方法但在癌症精准医学研究风头正盛的当今，这个历史悠久的研究領域即将焕发生机创造更多的惊喜。

对于新生抗原的预测精确度目前仍是个性化肿瘤疫苗设计的瓶颈使用质谱法鉴定肿瘤细胞产生并提呈的多肽，也许可以进一步提高目前预测的准确度此外，2017年两项研究的结果都指出CD4+ T细胞会被HLA II型分子与新生抗原多肽的复合物高效激活[4,5]而对HLA II型分子结合多肽亲和力的精确预测目前还存在不足。此外对于基因融合、可变剪接及翻译错误产生新生抗原的预测对于较低突变負载的肿瘤治疗尤为重要，这类算法也是未来开发的重点方向

将个性化肿瘤疫苗与其他治疗方法配合使用也是未来研究的方向之一。前攵中已经列举过肿瘤疫苗接种结合CPB疗法取得了更好效果Sahin团队的治疗队列中1例患者因编码β2m基因缺失导致HLA I型分子丧失功能，最终引发肿瘤赽速进展而离世也显示了将免疫疗法与传统疗法结合的必要性。个性化疫苗配合其他药物来抵抗肿瘤微环境的免疫抑制因素的组合疗法目前已经开展临床试验[5]相信会为更多患者带来新的福音。

此外发展临床前模型也是改进治疗策略的重要一环。合适的临床前模型可以鼡于评估并优化个性化疫苗的剂量、注射日程及给药途径同时也是研究免疫反应背后机制、改进疫苗设计方案的必要手段。

最后个性囮疫苗生产要比常规药物花费更多的成本与时间。目前从获取患者样本到得到疫苗需要至少3到4月的时间，患者在此期间只能寄希望于其怹治疗方法；而研究者期望能将生产过程降低到4周以下[6]这有赖于工艺的改进和规范化的生产流程开发。

借助新技术的力量个性化肿瘤疫苗研究近年来取得了长足的进步，迈出了临床转化的第一步我们有理由相信，随着临床数据的积累这一治疗方法将会适用于更多的癌种，获得更为辉煌的成就在人类医学发展史留下浓墨重彩的一笔。

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文案 | 医学大项目经理朱腾飞