流速就是战斗力！

2024-03-05

临床1期免疫疗法

*仅供医学专业人士阅读参考作为抗肿瘤免疫应答的主力，CD8+T细胞的一举一动可以说都备受关注，但从时间维度上来看，各种基础研究大多只抓取了某个特定的时间节点，并没有一直追踪着CD8+T细胞在肿瘤微环境中的全程动态变化，如果做到了这一点，又能揭示什么奥秘呢？近日在Nature Cancer期刊上，以色列魏茨曼科学研究所团队发表的最新研究，就成功在单细胞层面构建了持续追踪肿瘤特异性CD8+T细胞分化和增殖动态变化的模型，进而评估PD-1抑制剂治疗的作用及影响疗效的因素；研究者们发现，1型经典树突状细胞（cDC1）的共刺激，是大量肿瘤特异性CD8+T细胞流入肿瘤微环境的关键环节；而将PD-1抑制剂与4-1BB激动剂联合使用，就可正向调节CD8+T细胞的“流向”，有力激活免疫应答[1]。论文首页截图为了实现持续追踪肿瘤特异性CD8+T细胞的目标，研究者们构建模型时可以说是煞费苦心：研究选用了OT-1小鼠模型（可特异性识别卵清蛋白/OVA抗原）和相应的黑色素瘤细胞系（B16-OVA），并在植入黑色素瘤细胞的10天后，向小鼠体内注射等量的OT-1特异性CD8+T细胞和非特异性的“旁观”CD8+T细胞。完成初步模型构建后的第1-第45天，研究者们均会对肿瘤微环境、肿瘤引流淋巴结（tdLN）和脾脏进行取样，对OT-1特异性CD8+T细胞、“旁观”CD8+T细胞和内源性T细胞进行单细胞RNA测序，并采用相同的追踪策略评估结直肠癌小鼠模型作为对照。研究者们总共收集到了12万多个CD8+T细胞在不同状态下的特征，用于开展后续的一系列分析。研究建模方法汇总根据关键细胞因子表达提示的细胞功能状态，研究者们首先对CD8+T细胞进行了分类，较为突出的类别有幼稚样（naive-like，特征为高表达Sell, Klf2及Tcf7）、记忆样（memory-like，特征为高表达Tcf7及Ccr7）等，效应CD8+T细胞也可细分为炎症效应型、早期效应型和细胞毒效应型等等，但不管是哪一类CD8+T细胞，都要经历一定的动态变化。拿研究分析的主角——肿瘤特异性CD8+T细胞（即OT-1特异性）来说，它们在植入小鼠体内后第3天，才在tdLN中的数量超过旁观CD8+T细胞，到第6天才在肿瘤微环境中占据多数；而从功能上来看，肿瘤特异性CD8+T细胞足足经历了6个阶段的改变：第1阶段：早期效应阶段，特征是进入小鼠体内后快速大量分泌细胞因子第2阶段：植入小鼠体内后3天，CD8+T细胞的早期效应特征逐步减退，开始富集激活状态和细胞毒性-功能异常表征第3-4阶段：CD8+T细胞活性进一步减弱，逐渐转向前体幼稚样和记忆样状态第5阶段：对应植入小鼠体内后第6-15天，CD8+T细胞的细胞毒效应性频率和功能异常频率同时出现上升，对应免疫检查点表达显著上调等表征第6阶段：对应植入小鼠体内的4周后，植入的CD8+T细胞已进入晚期功能异常状态，与小鼠体内的内源性CD8+T细胞无异CD8+T细胞的动态变化全过程然而在tdLN和脾脏内，肿瘤特异性CD8+T细胞经历的变化过程与肿瘤微环境中明显不同，特别是在tdLN中，肿瘤特异性CD8+T细胞在植入小鼠体内3天后的增殖速率明显加快，研究者们由此推测，这部分来自tdLN的CD8+T细胞快速增殖，是它们随后大量涌入肿瘤微环境的决定性因素；文章开头提到的cDC1s细胞，就是在这一步起到了关键的调控作用。接下来，研究者们分析了PD-1抑制剂治疗对上述动态变化过程的影响：伴随着PD-1抑制剂对肿瘤生长的显著抑制，肿瘤特异性CD8+T细胞在肿瘤微环境中能更早占据数量优势（植入后第5天，占比超过90%），在表型状态上也更多见早期效应型和细胞毒效应型，相关调控基因表达也有显著改变，如编码4-1BB（对应早期效应型）的Tnfrsf9表达就显著上调。而在tdLN中发生的唯一显著改变，则是CD8+T细胞快速增殖的状态更盛。综合这两方面来看，PD-1抑制剂对肿瘤特异性CD8+T细胞动态变化的影响，主要是使更多的CD8+T细胞从tdLN涌入肿瘤微环境，并在微环境中促使它们向效应表型分化；而联用4-1BB激动剂的价值就在于影响第二步，即它会使更多CD8+T细胞向早期效应型和细胞毒效应型转化。PD-1抑制剂联合4-1BB激动剂可更好地激活CD8+T细胞和抗肿瘤免疫应答最后，研究者们对人类乳腺癌患者的CD8+T细胞基因表征进行分析，找到了与小鼠实验高度相似的幼稚样、细胞毒性和功能异常CD8+T细胞状态及动态变化表征，且对接受PD-1抑制剂治疗的乳腺癌患者，是否表达共刺激基因（CD27、TNFRSF9）、效应基因（GZMH）和免疫检查点LAG3，就可作为预测治疗应答的关键标志物。研究者们在论文中表示，未来希望能有更多同类研究，把追踪动态变化的范围进一步扩展到CD4+T细胞、NK细胞、树突状细胞等关键免疫细胞亚群，这样才能真正厘清复杂的肿瘤微环境和影响免疫治疗的因素，并基于这种动态变化框架设计临床研究，真正实现免疫治疗的个体化、精准化，不要总想着靠一种药物、一个方案就解决问题啦。参考文献：Barboy O, Bercovich A, Li H, et al. Modeling T cell temporal response to cancer immunotherapy rationalizes development of combinatorial treatment protocols[J]. Nature Cancer, 2024.本文作者丨谭硕