《自然·医学》：华人科学家推出研究 T 细胞抗肿瘤效率的模型

近十年以来，得益于肿瘤免疫基础研究的进步，继手术、放疗和化疗三大常规治疗手段之后，肿瘤免疫治疗已成为第四种肿瘤治疗方案。

阻断CTLA-4和PD-1/PD-L1信号传导的免疫检查点抑制剂（ICI）[1]，肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的过继转移[2]，以及嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法[3]等肿瘤免疫治疗方案的出现，让常规治疗手段无效的肿瘤患者看到了延长生命，甚至是治愈的希望。

尽管肿瘤免疫疗法已成功应用于临床，但仍存在诸多影响治疗效果的因素[4]。比如，部分实体瘤组织中缺乏包括CD8⁺T细胞在内的免疫细胞浸润，呈现不利于免疫治疗的“冷肿瘤”微环境特征。肿瘤微环境也可能通过CTLA-4和PD-1/PD-L1信号传导以外的机制，例如替代检查点、免疫抑制细胞或细胞因子、肿瘤微环境中的代谢物等，抑制T细胞识别及杀伤肿瘤细胞。此外，独立于其它免疫抑制因子的细胞内在机制因素，也可能导致T细胞失去抗癌能力。

从肿瘤免疫基础研究的角度，无论是肿瘤的发生发展，还是肿瘤免疫治疗反应性差，核心问题都是体内抗癌T细胞的失能和耗竭。在复杂的免疫抑制肿瘤微环境中，甄别出具有高效抗癌能力的T细胞，对于开发新的肿瘤免疫治疗方案至关重要。

近日，由美国国家癌症研究所姜鹏领衔的研究团队在《自然•医学》发表重要研究结果[5]。

他们开发了一个计算模型：肿瘤韧性T细胞模型（Tres model）。这个模型可以通过分析T细胞单细胞转录组数据，鉴别在免疫抑制信号下仍然保持抗肿瘤能力的T细胞。

基于Tres模型，他们发现FIBP是Tres细胞的阴性标志基因。敲除CD8⁺T细胞的FIBP基因，可显著增强它的肿瘤细胞杀伤能力。这意味着，Tres模型鉴定的FIBP可作为预测免疫治疗效应的阴性标志物以及潜在的药物治疗新靶点。

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姜鹏团队这个研究中提及的肿瘤韧性T细胞（Tumor-resillient T cells, Tres）是一个比较新的概念。2020年，有研究人员在肿瘤免疫治疗的研究总结中，提出了韧性T细胞（resilient T cells, Trs细胞）这一概念[6]。

基于Trs细胞概念，姜鹏团队将Tres细胞定义为：一大类可以承受慢性肿瘤抗原刺激和肿瘤微环境抑制压力，而不会耗竭的T细胞。而且Tres细胞在ICI治疗后，能够迅速增殖并具有完全的细胞毒性功能。因此，Tres是具有高效抗癌能力的一大类CD8⁺T细胞。

目前已发现的Tres细胞包含干细胞样T细胞[7]和效应样T细胞[8]。在对ICI治疗有反应的人类和动物模型体内，均发现了效应样T细胞的存在[9-10]。在肿瘤免疫抑制微环境中，Tres细胞的韧性特征为：保有高度增殖活性和完全细胞毒性功能。

既然Tres细胞如此重要，那么该如何有效且可靠的识别Tres细胞呢？尽管肿瘤免疫治疗研究中累计了大量T细胞单细胞测序数据，遗憾的是，目前仍然没有基于分子特征的Tres细胞分析模型。

姜鹏团队开发的肿瘤韧性T细胞模型（Tres模型）就很好的解决了这个问题。

基于CytoSig数据平台，姜鹏团队首先筛选了免疫抑制信号分子。通过分析36个单细胞RNA测序数据集（跨越19种癌症类型168个肿瘤），该团队发现转化生长因子（TGF-β1）信号传导活性与T细胞增殖活性之间呈现一致的负相关性。类似地，肿瘤坏死因子相关诱导凋亡配体（TRAIL）和前列腺素E2（PGE2）信号活动与T细胞低增殖状态有显著相关性。进一步，通过对51个细胞因子的逐个分析，排除了其他免疫抑制因子与T细胞增殖的关联性，如IL-10，IL-4。

同时，细胞毒性评分（通过计算颗粒酶和穿孔素转录水平）与CytoSig分析的免疫抑制信号活性却不存在显著的负相关性。因此，在Tres模型中，姜鹏团队确定TGF-β1、TRAIL和PGE2，作为评估T细胞是否具有韧性特征（保有高度增殖能力）的3个免疫抑制信号分子。

接下来就是寻找Tres细胞的特征性基因。采用线性回归中的交互作用t检验，姜鹏团队分析了3个免疫抑制因子、T细胞增殖和特定的特征性基因之间的关系，而且他们还将交互变量t检验值定义为每个特征性基因的Tres评分。

在TGF-β1、TRAIL或PGE2信号通路的免疫抑制压力下，如一个基因的Tres评分为负数，表明高表达该基因的T细胞增殖能力非常弱。例如，在之前来自黑色素瘤的数据中，FIBP基因的Tres评分为-3.57。这个评分表明在TGF-β1、TRAIL或PGE2免疫抑制压力下，高表达FIBP基因的T细胞只具有低的增殖能力。据此，姜鹏团队完成了基于Tres评分的特征性基因的评估工作。

a: 建立Tres模型的分析流程模式图 b: 免疫抑制（TGF-β1）与T细胞增殖呈负相关 c: Tres 分数展示来自变量交互测试的结果 d: 队列中 Tres 评分

随后，姜鹏团队从生物和临床两方面验证了Tres模型的可靠性。

在生物学方面，Tres模型基于Tres评分预测的特征性基因，能够囊括已报道的干细胞样CD8⁺T细胞长期存活的标志基因。

在临床方面，无论是来自预处理肿瘤（未接受免疫治疗）或ICI应答者与无应答者的治疗后肿瘤数据，Tres模型预测的结果都能准确的匹配已知的临床治疗反应。此外，与其它已发表的抗肿瘤T细胞标志基因相比，Tres的总体关联性也是最好的。

以上数据表明，基于对3个免疫抑制因子（TGF-β1、TRAIL和PGE2）与T细胞增殖活性的关联性分析建立的Tres模型，是一种寻找抗癌T细胞的新方法。

同时，通过简单的相关系数分析，即如果肿瘤样本中T细胞单细胞转录组与Tres细胞特征呈负相关，那么就能够预测患者的临床免疫治疗效果不理想。这对于临床医生考量癌症患者是否适合接受肿瘤免疫治疗，具有十分重要的参考价值。

a: Tres 评分相关性预测T细胞在免疫疗法中的功效 b: Tres对T细胞临床疗效的预测性能

受到Tres模型出色预测T细胞抗癌能力的鼓舞，姜鹏团队着手从Tres细胞特征基因中筛选新的调节因子和治疗靶点。他们的筛选策略主要依据两个方面的考虑：一是优先考虑候选基因的表达水平始终与较差的T细胞抗肿瘤效应和实体瘤中较差的免疫治疗反应相关；二是分析侧重于T细胞有效性的阴性标记，因为无论是通过化合物、抗体还是基因组编辑的治疗方法，治疗机理主要是抑制靶基因。

基于以上考虑，姜鹏团队发现，在所有人类基因中，FIBP是排名第一位的T细胞抗癌有效性的阴性标志基因。并且，FIBP的Tres分数在所有单细胞数据集中始终为负。

姜鹏团队还分析了接受抗PD-1免疫治疗的实体瘤患者的T细胞单细胞测序数据。他们发现与无应答患者来源的T细胞相比，FIBP在抗PD-1治疗有效患者T细胞中的转录水平显著下降。同时，FIBP表达水平高的患者在过继性TIL治疗后，患者的总体生存时间更短。此外，高的FIBP表达水平与T细胞功能障碍呈现正相关性。基于以上证据，姜鹏团队认为FIBP是一个新的T细胞抗肿瘤效应的阴性标志物和潜在的药物治疗靶点。

a: 按特征评分排名前十的基因热图 b: ICI应答者和无应答者CD8⁺ T细胞中的FIBP转录水平统计图 c: 肿瘤中扩增的淋巴细胞内FIBP的高表达预示低ACT功效 d: 肿瘤中高FIBP 转录水平预示T细胞功能障碍及更低的生存率

为了回答干预FIBP是否可以影响T细胞的抗肿瘤效应，姜鹏团队借助CRISPR/Cas9技术，分别在人和小鼠T细胞中敲除FIBP基因。在人的T细胞杀伤肿瘤细胞实验中，采用了NY-ESO-1⁺黑色素瘤细胞（A375和Mel624）作为NY-ESO-1 TCR T细胞的靶标细胞。

在小鼠T细胞杀伤肿瘤细胞实验，使用gp100阳性的B16-mhgp100细胞系和相应的Pmel-1 TCR T细胞。与对照组相比，敲除FIBP的人和小鼠T细胞释放更多的T细胞效应因子（如IFN-γ和TNF），杀伤肿瘤细胞的能力显著提高。

a: CD8⁺ T细胞与癌细胞共培养实验设计流程图 c: 细胞共培养杀伤实验的代表性数据 f: FIBP缺失促进T细胞效应细胞因子的释放

随后，姜鹏团队评估了敲除FIBP是否可以增强Pmel-1 T细胞的体内抗肿瘤功效。他们开展了小鼠体内肿瘤杀伤实验。与移植对照T细胞组相比，移植敲除FIBP基因T细胞的小鼠，体内肿瘤体积显著减小以及总体生存时间显著延长。

a: 过继性T细胞移植实验流程图 b: 小鼠体内肿瘤生长曲线 c: 小鼠体内肿瘤面积统计图

最后，为了深入了解FIBP对T细胞的抑制作用机制，姜鹏团队将小鼠敲除Fibp的Pmel-1 T细胞与对照组T细胞进行了转录组学测序分析。他们发现，敲除FIBP的T细胞排名靠前高富集的信号通路，都与下调的胆固醇代谢信号通路相关。

此前已有研究报道，肿瘤微环境中过高的胆固醇会抑制T细胞功能，促进T细胞耗竭[11]。因此，他们通过实验进一步证实，敲除FIBP的T细胞内胆固醇含量下降，胆固醇吸收也受到抑制，进而抵抗肿瘤微环境中过量胆固醇对CD8⁺T细胞功能的抑制作用。

总之，姜鹏团队基于大量已发表的T细胞单细胞转录组数据集，提出和建立了Tres模型，为预测癌症免疫治疗反应以及开发新的T细胞免疫疗法提供了一个崭新的平台。

虽然，Tres模型还有一些不足之处，比如之前分析的168个肿瘤样本中有38个没有达到统计学意义，以及在高度免疫抑制类型的肿瘤，Tres模型无法给出有意义的结果。但是，鉴于目前肿瘤免疫治疗存在费用高昂以及毒副作用的缺点，Tres模型有望通过预测癌症患者对于免疫治疗的反应，筛选出更适合接受免疫治疗的患者。

参考文献

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