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点击蓝字 关注我们 当下，肿瘤免疫治疗已迈入多元化发展阶段，以 CAR-T、PD-1 抑制剂为代表的疗法广泛应用，但肿瘤下调 MHC I 类分子实现免疫逃逸、治疗副作用偏大等痛点仍亟待解决。在此背景下，自然杀伤细胞（NK 细胞） 凭借先天免疫的独特优势脱颖而出，成为弥补 T 细胞疗法短板、攻克难治性肿瘤的核心方向。近期多篇国际顶刊综述系统阐释了 NK 细胞的生物学特性、抗肿瘤原理与临床应用体系，为细胞免疫治疗的进阶发展奠定了理论基础。本文结合前沿研究成果，用通俗且专业的视角，拆解 NK 细胞的核心价值、作用机制与主流治疗方案。 NK 细胞是人体先天免疫核心细胞，隶属于 1 组先天淋巴样细胞，区别于依赖抗原致敏、MHC 分子呈递的 T 细胞，它无需提前 “训练”，可直接识别并清除肿瘤细胞、病毒感染细胞，是人体抵御病变细胞的第一道防线。从发育层面来看，NK 细胞由淋巴系前体细胞分化而来，ID2、T-bet、EOMES 等转录因子依次调控其成熟与细胞毒功能。过往研究曾误判 NK 细胞半衰期仅 1 天，如今证实其稳态下半衰期约两周，在细胞因子作用下存活时间还可大幅延长，具备长期发挥疗效的潜力。 一、核心识别机制：两大模式精准狙击肿瘤细胞 NK 细胞对靶细胞的识别遵循激活信号与抑制信号动态平衡原则，依靠细胞表面两类受体完成判断，这也是其对抗肿瘤免疫逃逸的关键。 缺失自身识别：NK 细胞表达大量抑制性受体（人类 KIR、小鼠 Ly49、CD94-NKG2A 等），这类受体可结合正常细胞表面的 MHC I 类分子，传递抑制信号，避免误伤自体健康细胞。而肿瘤细胞为躲避 T 细胞追杀，常会丢失 MHC I 分子，此时抑制信号消失，NK 细胞会被快速激活并杀伤靶细胞，完美克制 MHC I 缺失型肿瘤的免疫逃逸。 诱导自身识别：肿瘤细胞处于应激、DNA 损伤、异常增殖状态时，会高表达 NKG2D 配体（MICA、MICB、ULBP 等）。NK 细胞表面的 NKG2D、NKp46、NKp30 等激活性受体可识别这类配体，当激活信号强度超越抑制信号时，即可启动杀伤程序。即便肿瘤细胞保留 MHC I 分子，只要激活性配体高表达，依旧会被 NK 细胞清除。 在杀伤方式上，NK 细胞功能多元：一方面释放穿孔素、颗粒酶 B，诱导肿瘤细胞经典凋亡；最新研究还发现，颗粒酶可切割 gasdermin 蛋白，触发肿瘤细胞焦亡，释放炎症因子放大全身抗肿瘤免疫。另一方面，NK 细胞分泌 IFN-γ、TNF 等细胞因子，同时招募树突状细胞等免疫细胞，联动激活适应性免疫，构建多层级抗肿瘤防线。 二、肿瘤的反击：NK 细胞面临的免疫抑制困境 肿瘤微环境是制约 NK 细胞疗效的主要障碍，肿瘤细胞演化出多重机制躲避 NK 细胞的监视与攻击，这也是临床治疗的难点所在。首先，肿瘤微环境中的 TGF-β、腺苷、前列腺素等抑制分子，会下调 NK 细胞激活性受体表达，削弱其细胞毒性，甚至诱导 NK 细胞向功能失常的细胞类型转化。其次，肿瘤细胞高表达 PD-L1、PVR 等配体，结合 NK 细胞表面 PD-1、TIGIT 等检查点受体，主动传递抑制信号。 此外，NK 细胞脱敏是关键逃逸机制：肿瘤细胞持续表达激活性配体，会让 NK 细胞长期处于过度刺激状态，逐步进入低反应性；同时，肿瘤细胞会水解脱落 NKG2D 配体，既降低自身膜表面配体密度，部分可溶性配体还可能干扰 NK 细胞功能。另外，肿瘤会降解免疫激活信使分子 cGAMP，阻断 cGAS-STING 通路，从源头抑制 NK 细胞的活化启动。 不过研究也发现，不同 NKG2D 配体脱落产生的效果存在差异，高亲和力配体 MULT1 脱落反而能阻断 NK 细胞脱敏，间接增强抗肿瘤活性，这也为药物研发提供了新靶点。 三、前沿临床应用：四大方向激活 NK 细胞抗肿瘤潜能 基于 NK 细胞的生物学特性，目前全球已形成内源性激活与外源性细胞输注两大治疗体系，细分出四类主流策略，多数已进入临床试验阶段，安全性与疗效持续得到验证。 （一）细胞因子及改良制剂 IL-2、IL-15、IL-12、IL-18 是激活 NK 细胞的核心细胞因子。天然 IL-2 易扩增调节性 T 细胞且毒性较强，研究者通过蛋白改造、聚乙二醇修饰研发出 Super-2、Bempegaldesleukin 等变体，可选择性激活 NK 细胞与 CD8⁺T 细胞，降低毒副作用。改良型 IL-15（如 N-803）半衰期更长，能高效促进 NK 细胞增殖，在晚期实体瘤临床试验中表现亮眼。IL-12 与 IL-18 联用可协同提升 NK 细胞活性，但需优化剂型以控制炎症毒性。 （二）免疫检查点阻断疗法 该疗法通过抗体阻断抑制性受体，解除对 NK 细胞的 “枷锁”。抗 PD-1/PD-L1 抗体不仅作用于 T 细胞，也能恢复 NK 细胞活性，对 MHC I 下调的肿瘤疗效突出；抗 NKG2A 抗体 Monalizumab、抗 TIGIT 抗体、抗 KIR 抗体，可分别阻断对应抑制通路，目前单药或联合疗法已在淋巴瘤、头颈癌等癌种中开展临床试验。 （三）体外工程化 NK 细胞输注（细胞治疗） 这是当下热门的细胞免疫方向，优势显著：异体 NK 细胞引发移植物抗宿主病（GVHD）风险极低，可研发 “现货型” 产品，无需患者个体化制备。主流类型包括：记忆样 NK 细胞（经细胞因子预处理，存活久、活性强）、永生化 NK-92 细胞系、CAR-NK 细胞（加装嵌合抗原受体，靶向性大幅提升）。对比 CAR-T，CAR-NK 无严重神经毒性与细胞因子风暴，安全性优势突出，在血液肿瘤与部分实体瘤中已取得积极临床数据。 （四）NK 细胞连接器与先天免疫激动剂 NK 细胞连接器为双特异性 / 三特异性抗体，一端结合 NK 细胞激活受体，一端靶向肿瘤抗原，精准拉近两类细胞，大幅提升杀伤效率。而 TLR 激动剂、STING 激动剂可激活机体先天免疫通路，间接活化 NK 细胞，局部给药在动物模型中已实现肿瘤消退，且耐受性良好。 四、总结与展望 NK 细胞并非单一的 “杀伤细胞”，而是连接先天免疫与适应性免疫的关键枢纽。它独有的 “双重识别” 机制，精准击破了肿瘤依靠 MHC I 分子逃逸 T 细胞监视的壁垒，成为肿瘤免疫治疗的互补核心力量。目前，NK 细胞治疗仍面临实体瘤浸润不足、肿瘤微环境抑制、细胞长期存续等挑战，但随着基因编辑、蛋白改造、联合用药技术的迭代，这些难题正逐步被攻克。 从基础机制解析到临床产品落地，NK 细胞疗法正从前沿研究全面走向临床应用。相较于传统疗法，其高安全性、广适应症、低排斥风险的特点，让它成为复发难治肿瘤、体质虚弱患者的新选择。未来，随着各类 NK 细胞相关药物与细胞产品陆续获批，先天免疫主导的治疗新模式，或将为全球肿瘤患者带来更多生存希望。 / 声明 /欢迎分享和转发，如需转载原创内容，须标明稿件来源。部分图文来源于网络，如有侵权，请联系删除。 想了解更多？ 扫码关注我们，获取更多干细胞和免疫细胞的科普知识！

临床I期结束以后，一家公司决定把原来委托CDMO生产的生物制品转回自己的工厂，用于后续II期临床。 很多人看到这里，第一反应是： 生产场地变更。 但真正进入药学评估以后，会发现“场地变更”只是这个项目最表层的描述。 因为从CDMO转回自有工厂时，真正发生变化的往往不止地址。 培养规模可能从500 L放大到2000 L，生物反应器型号可能改变，层析柱径高比、膜包面积、在线检测系统可能不同，部分CPP可能因为新设备重新调整，分析实验室发生转移，甚至分析方法本身也可能同步优化。 于是，一个看起来简单的： Site A → Site B 实际上可能同时包含： Site change + Scale change + Equipment change + Process parameter change + Analytical change。 而这些变化最后共同指向的，其实只有一个监管问题： I期患者使用的产品，与II期患者即将使用的产品之间，是否仍然保持了足够的产品连续性，使既往获得的安全性和有效性证据仍然能够支持后续临床产品。 理解到这里，就会发现： 临床期间CMC变更真正需要解决的，从来不是“场地能不能换”，而是临床证据链能不能不断。一、可比性研究开始之前，必须先把“场地变更”拆掉 复杂CMC变更最危险的一种做法，是项目一开始就直接进入： 旧场地批次 vs 新场地批次。 然后做一整套结构、纯度、糖型、电荷、生物学活性和稳定性比较，最后得出一句： “新旧工艺产品具有可比性。” 这种做法数据可能很多，但监管逻辑其实并不完整。 原因在于，可比性研究首先不是一个“比较产品”的问题，而是一个识别变更风险的问题。 如果新旧产品之间出现差异，首先必须知道： 什么变化可能导致了这个差异。 所以，真正成熟的项目首先要建立的不是comparability table，而应该是一张： CMC Change Map。 例如，从CDMO转回自有工厂以后，需要逐项确认： 原液生产场地是否变化； 培养规模是否变化； 生物反应器和关键生产设备是否变化； 培养基、补料策略和原材料来源是否变化； 培养时间、温度、pH、DO、CO₂等CPP是否重新调整； 层析载量、流速、洗脱条件、病毒灭活和UF/DF条件是否变化； 制剂灌装规模和设备是否变化； 分析实验室是否变化； 分析方法本身是否发生演变。 这些变化不能被压缩成一个“site change”。 因为不同变化对应的风险机制完全不同。 培养规模改变，首先影响的是混合、传质、DO、CO₂和细胞代谢状态，进一步可能影响糖型、电荷异质性和聚集体。 层析设备和柱尺寸变化，重点可能转向产品相关杂质以及HCP、残留DNA等工艺相关杂质的清除能力。 UF/DF系统变化，则需要关注浓缩过程中的聚集、颗粒和产品回收。 分析方法变化甚至更加特殊，因为这时候改变的可能不是产品，而是观察产品的工具本身。 因此ICH Q5E真正强调的也不是： “是否换了一个生产地点。” 而是要结合： 变更发生在哪个工艺阶段、变化性质是什么、变化幅度有多大，以及这些变化是否可能影响产品质量。 所以对于“I期委外→II期自产”项目，第一个问题不应该是： 需要做多少批可比性？ 而应该是： 这次转移到底同时改变了多少个可能影响产品质量的变量？ 只有把这一步做清楚，后面的可比性研究才真正有设计依据。二、复杂变更真正的评价逻辑，是Change → CQA → Clinical Relevance 变化识别完成以后，下一步不是机械地把每一个变化都做成一套独立可比性。 真正需要建立的是： 变化如何传递到产品。 也就是： Change→ Process Impact→ CQA→ Product Difference→ Clinical Relevance。 假设培养规模从500 L放大到2000 L。 监管上真正关心的不是“放大了4倍”本身，而是： 规模放大以后，混合和传质条件是否发生改变； 细胞代谢状态是否改变； 这些变化是否进一步影响糖型、电荷异质性、聚集体或者生物学活性； 最终这种变化有没有可能影响PK、安全性、有效性或者免疫原性。 所以多个变化在风险识别阶段必须拆开，但到了最终评价阶段又必须重新汇聚。 可以把它理解成： Risk decomposition → Product integration。 前面拆开，是为了知道风险从哪里来； 后面合并，是为了判断产品最终到底发生了什么。 Zabdeno的EMA审评就是一个很典型的例子。 该产品研发过程中经历过不同原液生产工艺以及生产场地转移，但EMA特别记录了一个容易被忽略的事实： 相关生产阶段之间并不存在scale-up，批次本身已经按照商业化规模生产。 这意味着： site change ≠ scale change。 即使两件事情经常同时发生，监管评价时仍然必须拆开。 申请人也没有把整个开发历史压缩成一句“新旧工艺具有可比性”，而是针对不同开发阶段和不同工艺变化建立了多组comparability exercise，其中包括专门针对原液生产向Bern商业化生产基地转移的评价。 研究内容不仅包括最终产品release testing，还包括： extended characterization、in-process testing以及process-related impurities。 这里真正值得学习的，不是Zabdeno做了多少项检测。 而是它背后的思路： 先知道发生了什么变化，再根据这些变化决定应该用什么证据排除风险。 因此： 场地转移但规模不变 与 场地转移+5倍规模放大+关键设备更换+CPP重新调整 即使最后在变更登记表上都可能被写成“生产场地变更”，其可比性策略和证据深度也绝不应该一样。三、可比性真正困难的地方，不是“有没有差异”，而是“差异意味着什么” 进入产品层面的comparability以后，又会遇到第二个常见误区： 认为新旧产品所有检测结果都应该高度重合。 但生物制品可比性的目标，从来不是： Difference = 0。 真正需要证明的是： 观察到的差异不会导致产品质量以及临床表现发生有意义的改变。 例如一个糖型从6.2%变成7.4%。 如果只是机械做统计，很可能得到： 存在统计学差异。 但对于监管决策来说，这仍然远远不够。 真正需要继续追问： 这个糖型是不是CQA； 它与产品机制、PK、效应功能或者免疫原性有没有明确关联； 1.2个百分点的变化是否超出历史工艺波动范围； 这种变化是否与培养条件、设备或者工艺参数变化具有机制上的一致性； 其他相关属性有没有同时发生协同变化； 生物学活性、Fc受体结合或者ADCC是否受到影响； 稳定性过程中，新旧产品是否表现出不同的降解路径或者变化趋势。 因此，所谓“统计学上不同，但没有生物学意义”，并不是一句可以随意使用的解释。 它实际上必须建立在一条完整证据链上： Difference→ CQA relevance→ Mechanistic understanding→ Historical variability→ Functional impact→ Stability behavior→ Clinical relevance。 Anktiva的EMA审评就非常能说明这个问题。 Phase 3工艺产品与商业化工艺产品总体表现出可比性，但长期稳定性数据中，iCEF profile以及低分子量物种仍存在轻微差异。 EMA并没有因为“存在差异”就直接推翻整个comparability结论，而是继续结合其他证据，包括加速条件下两类产品相似的降解趋势，最终认为这些差异没有形成监管担忧。 所以真正成熟的可比性研究，最有价值的场景往往不是： 所有曲线完全重叠。 而是： 曲线并不完全一样，但研发团队能够解释差异从哪里来、为什么产生、影响什么，以及为什么这些差异不会改变产品的临床表现。 这才是真正意义上的product understanding。四、复杂项目还必须排除一个混杂因素：到底是产品变了，还是“尺子变了” 如果分析实验室和分析方法也在工艺转移期间发生变化，问题会进一步复杂。 这里至少必须区分两种完全不同的情况。 第一种是： Method不变，Laboratory改变。 也就是同一个分析方法从实验室A转到实验室B。 此时核心是method transfer： 两个实验室能否对同一个样品产生一致、可靠、可重复的结果。 第二种情况则是： Laboratory改变的同时，Method本身也改变。 例如旧工艺产品使用Method A检测聚集体，新工艺产品使用经过优化的Method B。 这时候如果结果从： 1.2% 变成： 1.8%， 就不能直接得出： “新工艺导致聚集体升高。” 因为还有另一种可能： 新方法具有更高的分离能力或者检测灵敏度。 也就是说，在进行产品comparability之前，首先需要解决： analytical comparability。 否则最终看到的差异中，会混合两个效应： Manufacturing effect + Analytical effect。 这也是为什么复杂工艺转移项目最好同时维护两张图： Process Change Map 以及 Analytical Method Change Map。 Fidanacogene elaparvovec的EMA审评就记录了多个原液和制剂分析方法在研发过程中不断演变。申请人不仅说明分析方法何时发生改变，也进行了method bridging，并将分析方法演变纳入最终的可比性和质量标准解释。 这背后有一个非常重要的监管原则： 如果测量系统发生变化，就必须先证明新旧测量体系之间能够被桥接，然后才能解释新旧产品之间的差异。 否则，产品差异本身就失去了清晰的归因基础。五、临床阶段CMC变更最后不是落在“可比性”，而是落在“证据是否还能继续使用” 做到这里，才能真正理解为什么临床期间的CMC变更与上市后变更并不完全是同一个问题。 在上市后变更中，核心参照物往往是： 已经获批的商业化产品和既定控制体系。 但在临床开发阶段，还有一个更深的问题： 前面那些患者使用的是旧工艺产品。 因此真正需要保护的并不仅仅是product quality，而是： 前面已经获得的临床证据，是否仍然能够支持后续工艺产品。 这也是为什么我国《药品注册管理办法》第二十九条把临床试验期间变更最终落到了： 是否增加受试者安全风险。 这套逻辑绝不是： 先看看能不能走DSUR； 如果风险太大，再考虑补充申请。 顺序应该完全相反： CMC Change→ Scientific Risk Assessment→ Product Comparability→ Subject Safety Impact→ Regulatory Path。 只有当科学评估认为变化不会增加受试者安全风险时，才进入相应的临床期间报告路径； 如果变化可能增加受试者安全风险，则应进入补充申请。 所以DSUR从来不是一个： “比补充申请低一级的申报通道”。 它只是风险判断后的监管结果之一。 对于“I期委外→II期自产”这种多变量变化，我反而建议企业内部形成一份正式的： Clinical-stage CMC Change Risk Assessment。 监管法规未必要求文件必须叫这个名字，但里面至少应该完整保存： Change→ Potential Impact→ CQA→ Supporting Evidence→ Observed Difference→ Residual Risk→ Subject Safety→ Regulatory Path。 比如： 变更 风险传递 重点CQA/过程指标 关键证据 最终判断 原液生产场地变化 人员、设施、设备及操作差异 糖型、电荷、纯度 工艺对比+扩展表征 是否形成产品偏移 培养规模放大 混合、传质及代谢改变 糖型、聚集体、活性 CPP+工程批+表征 是否存在scale effect 层析系统变化 分离及杂质清除能力改变 HCP、DNA、聚集体 清除能力+产品数据 是否影响纯化能力 分析实验室变化 实验室系统偏差 多项CQA Method transfer 数据是否可以直接比较 分析方法优化 检测能力变化 对应分析属性 Method bridging 产品差异还是方法差异 制剂场地/设备变化 灌装及产品应力改变 颗粒、装量、纯度 工艺数据+稳定性 是否产生新的质量风险 做到这里以后，可比性报告才真正从： “新旧产品比较报告” 升级成： “临床证据连续性论证”。六、可比性真正要保住的，是整个产品开发历史 这个问题到了BLA/NDA阶段会表现得更加明显。 审评人员最终看到的并不是一个静止的产品。 他们看到的是一条产品演化链： 非临床批→ I期临床批→ II期临床批→ III期临床批→ PPQ批→ 商业化产品。 每一个阶段都可能发生变化。 培养规模可以扩大，生产场地可以改变，细胞库可以更换，培养基和补料可以调整，纯化步骤可以优化，制剂可以更新，分析方法也可能不断升级。 所以最后真正需要回答的是： 今天准备上市或者继续进入下一临床阶段的这个产品，为什么仍然能够被过去那些非临床和临床数据所支持？ Tralokinumab的EMA审评就是一个非常典型的案例。 整个研发过程中使用过多代生产工艺，期间涉及scale-up、生产场地变化、培养基和补料变化、WCB变化、纯化步骤变化以及制剂开发。 到了最终申报时，真正重要的已经不再是某一次单独的comparability exercise。 而是通过： lot genealogy + process history + comparability data 把不同工艺阶段、不同临床用途的批次以及最终PPQ批次连接成一条完整产品历史。 这实际上揭示了生物制品可比性最深的一层意义： 可比性研究并不是证明两个批次长得差不多。 它是在一个不断变化的开发过程中，不断证明： 虽然制造这个药的方法发生了变化，但这个药与既往安全性和有效性证据之间的连接没有断。 因此，临床I期以后从CDMO转回自有工厂，真正需要管理的从来不只是一次“生产场地变更”。 场地可以换。 规模可以放大。 设备可以更新。 工艺可以继续优化。 分析方法也可以不断演进。 真正不能断的是： Product → Clinical Evidence。 这才是临床阶段CMC变更和生物制品可比性真正需要守住的那条线。 申报相关 从“还能救”到“必须停”：毒性信号如何一步步压缩药物的开发空间 从一房室到三房室：FDA真正审查的，是PK模型为什么这样选 非线性PK不是一种图形：从Cmax、AUC和CL的组合反推药物体内发生了什么 蛋白药把靶点抑制得太彻底，会发生什么？从Aflibercept看FDA如何把动物毒性翻译成人体风险 猴和人靶点高度一致，就能做毒理吗？生物药种属选择的真正逻辑 从序列同源性到毒理种属：生物药如何一步一步证明“这个动物真的相关” 1 从序列同源性到毒理种属：生物药如何一步一步证明“这个动物真的相关” 2 不是看完AUC就结束：Aflibercept的free/bound TK，真正告诉我们动物经历了什么药理状态 为什么一系列鼠类毒理研究最终得出的结论，却是“大鼠和小鼠不适合做长期毒理”？ 为什么有些动物毒性进了说明书，却没有成为警告？ 动物毒性如何判断与药理作用有关？从ICH S6到Aflibercept、Denosumab和Pembrolizumab的机制归因 毒理真正的起点，往往藏在药理作用最成功的地方 付费相关 动物“没毒性”就等于安全吗？Evolocumab告诉你，FDA真正要证明的是“动物已经被充分挑战过”