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个性化肿瘤疫苗是将肿瘤突变中独一无二的neoantigen(新抗原)作为免疫系统靶点的一种策略。相比其他载体,利用mRNA编码个性化肿瘤抗原具有平台性、可快速定制等显著优势。那么,mRNA技术的平台性优势具体体现在哪些方面?如何快速设计一款mRNA个性化癌症疫苗?

2017 年,BioNTech联合创始人Ugur Sahin和Özlem Türeci团队在Nature杂志上发表的里程碑论文《Personalized RNA mutanome vaccines mobilize poly-specific therapeutic immunity against cancer》,证明了利用个性化mRNA疫苗靶向患者‘mutanome’(突变组)的可行性。该研究还公开新抗原的发现、筛选、以及多表位mRNA疫苗的设计思路。

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新抗原的发现与验证

1.深度测序(NGS)

  • 全外显子组测序(WES):对肿瘤组织和匹配的PBMC(外周血单个核细胞,作为生殖细胞系对照)进行测序,DNA文库reads深度需达到足够覆盖度,以捕捉低频突变。
  • 转录组测序(RNA-seq):仅考虑在RNA水平实际表达的突变,因为只有被转录的突变才可能翻译成蛋白并呈递给T细胞。需确认突变碱基在RNA-seq中的表达频率。

2.生物信息学筛选逻辑

  • 基础过滤:仅保留非同义单核苷酸变异(SNVs),剔除无义突变,且要求该突变在RNA-seq中有明确表达。
  • 双原则优先排序(Prioritization)
    • 原则1:预测与患者自体HLA II类分子具有高亲和力,且RNA表达量高。
    • 原则2:预测与HLA I类分子具有高结合亲和力。
  • HLA结合预测算法:采用IEDB推荐的T细胞表位预测工具。其中HLA I类(HLA-A/B)评估包含突变位点的8–11mer肽段;HLA II类(HLA-DRB/DQB)评估15mer肽段。计算多个预测工具的“共识分数(Consensus Score)”,以每个变体的最佳(最低)分数作为最终排名依据。
  • 差异化参数:当多个候选抗原排名接近时,优先考虑肿瘤中变异等位基因频率(VAF)较高的突变。
  • 人工决策:综合MHC I/II类结合预测分数、基因表达量(RPKM)和VAF等多维度指标,每位患者最终选定10个(少数为5个)排名靠前的突变位点。

3.金标准验证

对筛选出的候选位点进行Sanger测序验证,排除测序误差,确保疫苗序列的绝对准确性。

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mRNA多表位疫苗序列设计

文献采用了五表位mRNA疫苗骨架,抗原区域设计原则如下:

Ÿ信号肽序列(Signal Peptide, SP):位于序列的N 端,序列为 MRVTAPRTLILLLSGALALTETWAGS。其作用是引导翻译出的蛋白质进入内质网,启动抗原加工流程。

Ÿ核心抗原设计:每个新抗原被设计为一个长度为27 个氨基酸的肽段,选定的体细胞突变(SNV)精确地位于该 27mer 肽段的第 14 位,。这种设计确保了突变位点周围有足够的侧翼序列,以便在细胞内加工后能够产生多种不同的HLA 结合表位。

ŸMHC I类运输域 (MHC class I trafficking domain, MITD):位于序列的C 端,序列为IVGIVAGLAVLAVVVIGAVVATVMCRRKSSGGKGGSYSQAASSDSAQGSDVSLTA。MITD 有助于将抗原定向运输到 HLA I 类和 II 类分子的呈递途径中,从而增强 T 细胞的激活效果,。

ŸLinker设计:研究采用了非免疫原性的甘氨酸/丝氨酸 (Glycine/Serine, G/S) 连接子来串联信号肽、5个抗原肽段和MITD段。具体的连接序列如下:起始连接序列 (Start Linker):用于连接信号肽和第一个抗原。在患者P01-P07 中使用的是LQ,而在其他患者中使用了GGSGGGGSGG。中间连接序列(Middle Linker) GGSGGGGSGG 序列,用于连接5个抗原单元。末端连接序列(End Linker): 用于连接最后一个抗原和MITD,采用 GGSLGGGGSG 序列。

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小结

通过上述新抗原筛选与mRNA序列优化策略,研究团队成功构建了个性化多表位mRNA疫苗。随后,他们通过系统性免疫学实验验证了疫苗的有效性。

1.效应T细胞应答分析(IFN-γ ELISpot)

  • 直接检测:观察接种前后PBMC对15mer重叠肽库(OLPs)的即时反应。
  • 体外扩增后检测(IVS):将PBMC与转染患者mRNA的自体树突细胞(DCs)共培养11天,扩大特异性T细胞克隆,提高检测灵敏度。

2.表型与功能刻画(流式细胞术 + Multimer)

  • 使用HLA多聚体(Multimer)标记突变特异性CD8+ T细胞,追踪其扩增动力学。
  • 评估T细胞记忆表型(CD45RA、CD197)和耗竭标志物(PD-1)表达。
  • 通过胞内细胞因子染色(ICS)检测多功能性,确认T细胞能否同时分泌IFN-γ、TNF和IL-2。

3.功能验证:诱导的T细胞能否真正杀伤肿瘤细胞?

  • TCR克隆与重编程:从患者样本中分选IFN-γ阳性单细胞,克隆其TCR α/β链,并转染至健康供体T细胞,验证其对患者肿瘤细胞的识别能力。
  • 体外杀伤实验(Cytotoxicity Assay):以自体肿瘤细胞系或转染HLA/B2M的K562细胞为靶细胞,采用荧光素酶释放法或Caspase-3/7活性检测细胞裂解和凋亡。
  • 特异性测试:对比T细胞对“突变肽”与“野生型肽”的反应,确认疫苗诱导的免疫应答具有高度特异性,低脱靶风险。
该研究不仅建立了从“测序→生物信息筛选→mRNA设计→免疫验证”的完整技术流程,还为后续mRNA个性化肿瘤疫苗的设计提供了平台性骨架,支持mRNA疫苗的快速定制。

参考文献

[1] Sahin U, et al. Personalized RNA mutanome vaccines mobilize poly-specific therapeutic immunity against cancer. Nature, 2017.

[2] Weber JS, et al. Individualised neoantigen therapy mRNA-4157 (V940) plus pembrolizumab versus pembrolizumab monotherapy in resected melanoma (KEYNOTE-942): a randomised, phase 2b study. Lancet. 2024.

注:本文仅作为医疗健康领域前沿进展分享, 非 治 疗 方 案 推 荐。

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来源| RNA星球

校稿| Alice编审| Hide / Blue sea

编辑 设计| Leon