Cancer,Res：重磅！瘤内化学物质刺激免疫系统抑制肿瘤！

Cancer,Res：重磅！瘤内化学物质刺激免疫系统抑制肿瘤！

根据一项新研究，肿瘤中发现的一种化学物质可以帮助抑制肿瘤生长。来自伊利诺伊大学（UIC）的研究人员发现直肠癌小鼠肿瘤中高表达的一种叫做LIGHT的细胞因子可以激活免疫系统中的肿瘤杀伤性T淋巴细胞，导致原发灶和肝脏转移灶的肿瘤缩小。LIGHT是一种免疫调节化学信号因子，此前研究人员发现患有转移性直肠癌的病人肿瘤中该物质表达量很低。相关研究成果发表在Cancer Research上。

直肠癌是美国癌症相关死亡的第二大死因，尽管治疗方法有所进展，但是发生肝转移的病人很难有较长生存期。

“对大多数发生肝转移的直肠癌病人而言，目前的治疗方法只能缓解病情，无法治愈。”UIC医学院外科副教授及文章通讯作者Ajay Maker博士说道，“尽管研究已经表明免疫治疗可能是一种很有潜力的对抗晚期肿瘤的方法，但是使用这种方法治疗晚期胃肠道癌症转移病人并不是很成功。”

Maker是一个外科肿瘤医师，他认为这项研究很令人兴奋，因为这项研究似乎找到了一种针对此前对免疫治疗无反应的胃肠道癌症病人的免疫干预手段。他认为这种干预可以训练免疫系统识别并攻击癌症，并防止产生新的肿瘤，而这对直肠癌病人而言至关重要。

Maker及其同事在免疫系统完整的小鼠身上建立了直肠癌肿瘤模型，一旦肿瘤长到可以测量的大小，这些小鼠就被随机分为两组，其中一组小鼠肿瘤中的LIGHT被开启，而另一组作为对照组。结果发现T细胞会迁移到开启LIGHT的肿瘤中，导致肿瘤快速持续变小，这种情况甚至在LIGHT停止表达之后仍然持续一段时间。对于发生肝转移的小鼠，肿瘤表达LIGHT后也产生了相似的免疫反应，导致肿瘤体积显著减小。

“我们的研究表明将治疗性免疫刺激细胞因子输送到肿瘤中可以促进T细胞浸润到肿瘤中并成为活化的肿瘤杀伤细胞。”Maker说道，“这些细胞活性令人非常兴奋，因为在无需化疗或者其他干预手段的情况下就产生了持续的抗肿瘤免疫反应。这种方法通过操纵我们的自然免疫防御以对抗外来入侵物的方法对抗癌症。”

“我们不仅发现LIGHT表达可以促进肿瘤消退，通过进一步研究我们还发现了一种特殊的CD8 T细胞是导致肿瘤消退的原因。”Maker说道，“这些发现很有用，具有很大的临床应用潜力。”

热点综述 | circRNA在癌症和肿瘤学中的新作用

在过去的十年中，环状RNA (circRNAs)作为一大类主要是非编码RNA分子出现，通过不同的作用机制在癌症的发生和发展中发挥关键作用。此前，《 Nature Reviews Clinical Oncology 》发表了题为“The emerging roles of circRNAs ?in cancer and oncology”的综述文章， 回顾了目前关于circRNA在癌症中的生物发生、调节和功能的知识，以及它们作为生物标记物、治疗剂和药物靶点的临床潜力。

circRNA的生物生成依赖于典型的剪接体机制，但其效率远远低于常规的线性剪接。然而，一旦circRNAs形成，它们就特别稳定，并能在细胞质中积累。

典型RNA剪接通过内含子将上游5′剪接位点（剪接供体）连接到下游3′剪接位点（剪接受体），导致相邻外显子之间的内含子被移除。然而，许多前mRNA可以进行反剪接，即下游剪接供体与上游剪接受体相连接，跨越一个或多个外显子，产生一个共价封闭的circRNA。对于许多基因来说，前mRNA的线性剪接和反剪接之间会发生竞争，有几个因素会影响这两种剪接方式的平衡。在癌症中，这种平衡经常被破坏，导致circRNA的表达失调。

反向剪接需要在下游剪接供体和上游剪接受体位点两侧的内含子上绕圈，使这些剪接位点接近，并产生外显子circRNAs（EcircRNAs）；或者，如果内含子保留在环中，则产生外显子-内含子环状RNA（EIciRNAs）。反向内含子重复序列（如Alu元件）、非重复互补序列或RNA结合蛋白（RBPs）的二聚化可促进环状结构的形成。

一种新型的circRNAs，即readthrough?circRNAs，是通过转录终止的失败而产生的，转录本由此延伸到下游基因并随后反向扩增。因此，circRNA可以包含来自相邻基因的外显子。转录终止的整体效率已被证明在癌症中发生了改变，这增加了readthrough circRNAs影响疾病表型的可能性。

由于易位连接上游和下游内含子中互补序列的并置，染色体易位可导致融合circRNAs（f-circRNAs），这可能独立于其融合蛋白对应物而促进癌症的发展。与致癌融合蛋白结合，f-circRNA甚至可以促进体内白血病的进展。

此外，circRNA可以通过其宿主基因启动子的超甲基化或改变组蛋白修饰而经历癌症特异性转录沉默。

EcircRNAs主要定位于细胞质，而EIciRNAs和ciRNAs通常保留在细胞核中。circRNAs如何从细胞核中输出尚不完全清楚，但ATP依赖的RNA螺旋酶DDX39A和剪接体RNA螺旋酶DDX39B已被证明参与这一过程，其方式取决于circRNA的长度。此外，N6-甲基腺苷（m6A）修饰经常出现在circRNA中，并被证明会影响其出核。

circRNA对线性RNA降解机制有抵抗力，circRNA降解的机制尚待完全阐明。例如ciRS-7（也称为CDR1as），可以通过依赖于特定miRNA的高度互补结合位点miR-671的方式降解，该位点可以触发Argonaute 2（AGO2）对产生的双链RNA双链体的切割，Argonaute 2是RNA诱导沉默复合物的关键成分。在一个更全面的层面上，核内核糖核酸酶与circRNA降解有关。此外，高度结构化的circRNAA可能会受到ATP依赖性解旋酶UPF1和G3BP1介导的降解，其降解方式可能取决于G3BP1固有的内切核酸酶活性。

circRNA发挥其功能从而影响癌症发生和发展的机制多种多样。circRNA的序列和稳定性、转录后修饰、二级结构以及它们的积累方式和定位决定了它们的功能。

MicroRNA sponging 。 位于细胞质中的circRNAs可以通过对miRNAs的海绵化作用参与转录后的基因调控，从而阻止特定的miRNAs与靶mRNAs相互作用并抑制它们。最好的miRNA海绵候选者ciRS-7含有超过60个miR-7结合位点，可能在某些组织中作为竞争性内源性RNA（ceRNA）发挥作用。然而，ciRS-7在癌细胞中作为ceRNA发挥作用的观点受到了挑战，在推断circRNA的miRNA海绵特性时，应考虑该领域的一些争议。CircHIPK3是另一个具有潜在海棉特性的circRNA的例子，它可能结合几种不同的miRNA，包括抑制肿瘤的miR-124，沉默这种circRNA可以抑制细胞生长。

蛋白质相互作用 。 一些circRNAs可以与RBP相互作用，起到蛋白质海绵或抑制剂的作用，可以作为支架使不同的蛋白质接近，或者可以将蛋白质招募到特定的亚细胞隔室。例如一种在HeLa细胞中具有蛋白质海绵特性的circRNA，即circPABPN1，它与线性 PABPN1 mRNA竞争结合ELAV1（也称为HuR），从而抑制PABPN1翻译。

circRNA的翻译 。检测circRNA衍生肽或蛋白质的实验存在许多缺陷，因此应仔细设计。作为一个类别，circRNAs通常被认为是非编码的；然而，包括circ-ZNF609和circMbl在内的特定circRNA含有内部核糖体进入位点（IRES），可以进行不依赖于cap的翻译，而包括circARHGAP35在内的其他circRNA可以进行m6A依赖翻译。一些circRNA，包括一个来源于E-钙粘蛋白基因（CDH1）的circRNA（命名为circ-E-Cad），编码在癌症中具有潜在功能相关性的独特肽，本综述稍后将进一步讨论。circRNA还可以编码与癌症功能相关的较大蛋白质（如circARHGAP35和circMAPK1产生的致癌蛋白质）。此外，来源于病毒的circRNA可以被翻译，如来源于人乳头瘤病毒的circE7，其在宫颈癌和头颈癌中大量表达并具有致癌活性。

circRNA主要是在疾病背景下研究的，但越来越多的证据也表明在正常生理条件下具有重要功能。在这里，我们关注与癌症相关的细胞内稳态过程。有趣的是， 多项研究指出了特定circRNA在维持胚胎和成人干细胞的干细胞和多能干细胞中的关键作用，而其他研究表明circRNA是干细胞分化和组织发育、维持和恢复的重要决定因素。

在致癌转化过程中，经常观察到从头获得的干细胞和发育基因表达程序，由此产生的细胞具有无限的自我更新潜力。因此 circRNA包括上面描述的那些作用，有望在解除管制时在癌症发展中发挥作用。 例如，circ-ZNF609已在癌症中被广泛研究，并显示通过增强肝癌细胞的干性促进肝癌的发生。在机制上，circ-ZNF609通过分泌miR-15a-5p和miR-15b-5p激活HCC细胞中的Hedgehog信号，其参与Hedgehog信号通路转录因子GLI2的转录后沉默。CircZKSCAN1和circEPHB4是另外两个分别调节肝癌和胶质瘤中肿瘤干细胞特性的circRNA的例子。此外，来源于E-钙粘蛋白前体mRNA的circ-E-Cad编码肽C-E-Cad，与EGFR相互作用并激活下游STAT3信号，从而促进癌细胞增殖、存活和侵袭，从而有助于维持胶质母细胞瘤中的癌干细胞状态。源自致癌病毒的circRNAs也可能诱发癌症干细胞的特性，如胃癌中Epstein-Barr病毒衍生的circLMP2A就是一个例子。

除了癌细胞干性之外，在所有常见的癌症类型和许多罕见的恶性肿瘤中都观察到广泛的circRNA表达失调，在快速增殖的癌细胞中circRNA水平通常降低。

调控细胞周期的circRNA。 已发现许多单独的环状RNA促进细胞周期进展。研究者们发现许多circRNA是细胞增殖所必需的，包括circHIPK3和circKLHL，对于这些circRNAs，用短发夹RNA介导的敲除法也观察到了类似的表型。对circFAM120A进一步的机制分析，发现这种circRNA通过竞争性地与IGF2BP2（一种翻译抑制剂）结合，促进了来自其宿主基因FAM120A（一种参与AKT信号通路的肿瘤基因）的mRNA的有效翻译，尽管circRNA的含量比mRNA少。这一发现意味着IGF2BP2优先与circRNA转录物结合，而circFAM120A的m6A修饰被证明是其增强IGF2BP2结合能力的原因。与FAM120A一样，MAPK1是一个直接参与信号转导的致癌基因，导致细胞增殖。在肺鳞癌中，源自TP63基因的circRNA的上调，circTP63也能促进细胞增殖。Circ-ZNF609还通过调节G1/S转换直接参与细胞周期。CircPVT1来自非编码的PVT1基因座，是另一个在癌症中被广泛研究的circRNA，大多数研究表明其致癌活性是通过增强细胞周期的进展。

circRNA与细胞凋亡或自噬。 尽管获得了大量的遗传和表观遗传畸变，避免细胞凋亡是癌细胞继续增殖的关键--因此也是肿瘤生长的关键。许多单独的circRNAs已经被证明可以通过抑制或诱导细胞凋亡来发挥作用。后者的一个例子是circ-Foxo3，它与MDM2结合并阻止其与FOXO3相互作用，从而抑制其宿主基因的蛋白体产物的泛素介导的蛋白体降解。自噬是另一个在癌症中起重要作用的过程，已证明可促进自噬的circRNA实例包括卵巢癌和乳腺癌中的circRAB11FIP1和circr-DNMT1。

参与血管生成的circRNA。 血管生成是癌细胞进入血管系统并随后转移的关键。在膀胱癌中，circHIPK3的下调与侵袭性肿瘤表型和不利的临床结果有关，可能反映了这种circRNA在血管生成和转移中的抑制作用。circHIPK3已被证明能海绵化miR-558，鉴于它与启动子区域结合并上调HPSE的转录，其具有miRNA的非经典功能。HPSE编码肝素酶，这是一种内切糖苷酶，可裂解细胞表面和细胞外基质硫酸肝素蛋白多糖，导致血管内皮生长因子（VEGF）和基质金属蛋白酶9（MMP9）的释放，两者都是重要的促血管生成因素。circSMARCA5是抑制血管生成的circRNA的另一个例子。相反，circRNA可以诱导血管生成，例如circ-CCAC1在胆管癌中的应用和circPOK在肉瘤中的应用。

circRNA与无限增殖。 保护染色体末端的端粒对于癌细胞无限增殖的能力至关重要，一些circRNA被认为可以影响端粒酶的活性，包括circMEG3和circWHSC1。

circRNA与细胞能量。 癌细胞需要重新规划它们的能量代谢，以便在氧气和葡萄糖供应的波动条件下不断为细胞的生长和分裂提供能量。α-烯醇化酶由ENO1编码，是一种重要的糖酵解酶，有助于癌症的进展。有趣的是，该基因还产生一种circRNA：circ-ENO1，已被证明通过分泌miR-22-3p促进糖酵解和肺腺癌的进展，导致其线性mRNA对应物的上调。而circATP2B1则是促进糖酵解的另一个例子。

circRNA和肿瘤免疫监测。 免疫系统协调各种保护性反应以对抗肿瘤的发展，内源性circRNA通过结合和抑制蛋白激酶R（PKR）参与抑制先天性免疫反应。核酸传感器RIG-I也可以检测到外源（但不是内源性）circRNA，它诱导I型和III型干扰素应答。circNDUFB2通过破坏其解旋酶和CARD结构域之间的分子内相互作用来激活RIG-I，从而增强了RIG-I和线粒体抗病毒信号蛋白（MAVS）之间的相互作用，从而增强了NSCLC细胞的免疫原性。来自小鼠模型的数据证实了这些发现。

circRNA在侵袭和转移中的作用。 癌细胞的转移扩散是癌症最致命的方面。EMT是腺癌进展的关键过程之一，并已被证明其由若干circRNA和circRNA生物发生因子促进。其他已被证明促进转移的circRNA包括分别来自小细胞肺癌和非小细胞肺癌中FLI1（FECR）和EML4–ALK融合基因（F-circEA-2a）的circRNA。

circRNA通常以组织特异性甚至细胞类型特异性的方式表达。此外，许多单个的circRNA在肿瘤中相对于相邻非恶性组织有差异表达，并与某些临床特征相关，如肿瘤大小、组织学分级、淋巴结、转移（TNM）分期等。这些发现突出了circRNA作为有前途的诊断和预后生物标记物的重要性，其在生物流体（如血浆、唾液和尿液）中的高稳定性和可检测性进一步证实了这一点。

circRNA作为预后生物标志物。 ciRS-7被认为是通过在癌细胞中海绵化miR-7而发挥癌基因的功能，并与大多数癌症类型的预后不良有关。然而，2020年公布的数据显示，经典癌基因驱动型腺癌的癌细胞中完全没有这种circRNA。虽然这些发现似乎相互矛盾，但ciRS-7在位于这些肿瘤内的基质细胞中非常丰富，并且在包括结肠、乳腺和肺在内的多种腺癌中，高比例的基质细胞是一个强有力的独立预后因素。在一些研究中被认为是预后生物标志物的其他circRNAs包括circUBAP2和circLARP4。尽管circRNA的 panels或signatures被证明可能是更可靠的生物标志物，但是单独的circRNA也可能具有预后价值。

circRNA作为诊断生物标记物 。有证据表明circRNA具有区分癌症亚型的潜力，这通常有助于指导治疗决策。例如，在非小细胞肺癌中，circACVR2A的低表达和circCCNB1的高表达可能分别有助于区分腺癌和鳞状细胞癌。此外，circRNAs也可以被非侵入性地检测，并可能被用于诊断。

circRNA作为预测性生物标记物。 通过预测对治疗的反应，circRNA可以帮助临床医生在限制毒性的同时实现最佳患者结局。例如在乳腺癌和前列腺癌中，可以通过测量特定circRNA的表达水平来预测内分泌治疗反应。circRNA的表达水平也可能有助于预测对各种化疗药物的反应。例如，在鼻咽癌患者中，基于circCRIM1表达和N分期，可以预测对含多西紫杉醇的诱导化疗的不同反应。此外，临床前研究表明，circRNA也在免疫治疗抵抗中发挥作用。circRNA还可能用于预测未来治疗的不良反应，有数据表明circRNA作为各种毒性的保护剂或介导剂的功能作用。

用于早期检测的circRNA。 鉴于大多数癌症一旦转移就无法治愈，早期癌症检测是降低发病率和死亡率的关键。由于其高稳定性和组织特异性表达，circRNA作为早期癌症检测的微创生物标记物具有巨大潜力。一项多中心研究的数据表明，基于血浆的circRNA生物标记物在早期检测HCC方面表现良好，在区分HBV相关HCC患者与非HCC患者方面的准确性高于甲胎蛋白。circRNA也被证明富含血清外小体，并具有早期诊断结直肠癌的潜力，而另一项研究显示，来自血清细胞外小泡的两种circRNA，circHIPK3和circSMARCA5,，在胶质母细胞瘤的早期诊断中具有强大的潜力。

circRNA功能丧失疗法 。circRNA在肿瘤发生中的既定功能作用将其确定为抗癌治疗的明显靶点。使用反义技术可以选择性地抑制或降解致癌的circRNA。一种选择是使用CRISPR–Cas9系统，但是涉及伦理及不可预测的选择性剪接事件风险；可以选择RNA干扰、CRISPR–Cas13系统等更常见的方式进行。目前为止，大多数功能缺失的研究都是在临床前动物模型中使用RNAi进行circRNA敲除，并且还没有circRNA靶向治疗进入临床试验。

circRNA功能获得疗法 。 新的癌症治疗也可能基于circRNA功能的获得，或者通过天然肿瘤抑制因子circRNA的过度表达，或者通过含有肿瘤抑制因子的人工circRNA的表达。在临床前研究中，最常见的方法是提供含有重复miRNA结合位点的circRNA，它可以作为致癌miRNA的ceRNAs。此外，circRNA所发挥的治疗作用并不局限于RNA元素，还可以是蛋白质。

鉴于大多数circRNA的表达水平非常低，并且可能是非功能性的， 未来的研究应更关注研究中circRNA的丰度。 此外，作者鼓励旨在 解决作用机制和病理生理作用的研究。 考虑到m6A修饰已被证明能增强某些circRNA的蛋白质吸附和翻译潜能， 研究circRNA转录后化学修饰的功能相关性也将很重要 。

尽管circRNAs在癌症中的作用机制和病理生理作用存在争议，但这些分子作为诊断、预后和预测性生物标记物仍具有特殊的前景。

目前circRNA表达谱仅在有限数量的癌症实体中得到全面分析，而 circRNA表达谱与驱动癌基因突变之间的关系 通常知之甚少。此外，由于技术挑战，缺乏 单细胞水平和空间分辨率的circRNA表达数据 。这些研究对于理解circRNA的功能以及推动未来生物标记物的发现和发展至关重要。

首发公号：国家基因库大数据平台

参考文献

Kristensen L S, Jakobsen T, Hager H, et al. The emerging roles of circRNAs in cancer and oncology[J]. Nature Reviews Clinical Oncology, 2021: 1-19.

你好，我想问一下恶性肿瘤

在医学上，癌（cancer）是指起源于上皮组织的恶性肿瘤，是恶性肿瘤中最常见的一类。相对应的，起源于间叶组织的恶性肿瘤统称为肉瘤。有少数恶性肿瘤不按上述原则命名，如肾母细胞瘤、恶性畸胎瘤等。一般人们所说的“癌症”习惯上泛指所有恶性肿瘤。癌症具有细胞分化和增殖异常、生长失去控制、浸润性和转移性等生物学特征，其发生是一个多因子、多步骤的复杂过程，分为致癌、促癌、演进三个过程，与吸烟、感染、职业暴露、环境污染、不合理膳食、遗传因素密切相关。
恶性肿瘤的病因尚未完全了解。目前较为明确的与癌症有关的因素可分为外源性和内源性两大类：
1.外源性因素
（1）生活习惯 如吸烟等不良生活习惯，与癌症发生密切相关。约1/3因癌症而死亡的患者与吸烟有关，吸烟是肺癌的主要危险因素。摄入大量烈性酒可导致口腔、咽喉、食管恶性肿瘤的发生。高能量高脂肪食品可增加乳腺癌、子宫内膜癌、前列腺癌、结肠癌的发病率。饮用污染水、吃霉变食物可诱发肝癌、食管癌、胃癌。
（2）环境污染与职业性 空气、饮水、食物的污染均可对人类造成严重危害。世界卫生组织已公布的与环境有关的致癌性物质包括：砷、石棉、联苯胺、4-氨基联苯、铬、乙烯雌酚、放射性氡气、煤焦油、矿物油、偶联雌激素等等。环境中的这些化学的或物理的致癌物通过体表、呼吸和消化道进入人体，诱发癌症。
（3）天然及生物因素 天然因素也可以致癌，例如在一定条件下紫外线可引起皮肤癌。生物因素主要为病毒，其中1/3为DNA病毒，2/3为RNA病毒。DNA病毒如EB病毒与鼻咽癌、伯基特淋巴瘤有关，人类乳头状病毒感染与宫颈癌有关，乙型肝炎病毒与肝癌有关。RNA病毒如T细胞白血病/淋巴瘤病毒与T细胞白血病/淋巴瘤有关。此外，细菌、寄生虫、真菌在一定条件下均可致癌，如幽门螺杆菌感染与胃癌发生有关系，埃及血吸虫病被证实可诱发膀胱癌，黄曲霉菌及其毒素可致肝癌。
（4）慢性刺激与创伤 创伤和局部慢性刺激如烧伤深瘢痕和皮肤慢性溃疡均可能发生癌变等。
（5）医源性因素 如电离辐射，如X线、放射性核素可引起皮肤癌、白血病等；细胞毒药物、激素、砷剂、免疫抑制剂等均有致癌的可能性。
2.内源性因素
（1）遗传因素 真正直接遗传的肿瘤只是少数不常见的肿瘤，遗传因素在大多数肿瘤发生中的作用是增加了机体发生肿瘤的倾向性和对致癌因子的易感性，即所谓的遗传易感性，包括染色体不稳定、基因不稳定以及微卫星不稳定。如家族性结肠腺瘤性息肉者，因存在胚系细胞APC基因突变，40岁以后大部分均有大肠癌变；Brca-1、Brca-2突变与乳腺癌发生相关，发生率达80%以上。
（2）免疫因素 先天性或后天性免疫缺陷易发生恶性肿瘤，如丙种蛋白缺乏症患者易患白血病和淋巴造血系统肿瘤，AIDS（艾滋病）患者恶性肿瘤发生率明显增高。但大多数恶性肿瘤发生于免疫机能“正常”的人群，主要原因在于肿瘤能逃脱免疫系统的监视并破坏机体免疫系统，机制尚不完全清楚。
（3）内分泌因素 体内激素水平异常是肿瘤诱发因素之一，如雌激素和催乳素与乳腺癌有关，生长激素可以刺激癌的发展。

如何从肿瘤免疫应答的角度设计研究思路？

在抗肿瘤免疫应答过程中，药物的疗效很大程度上取决于肿瘤特异的效应性免疫细胞的功能状态，而效应细胞的增殖和活性受免疫检查点共刺激和共抑制信号的共同调节。因此增加抗肿瘤免疫反应往往是通过 增强作为正向调节的共刺激信号，或阻断负向调节的抑制信号 。但往往事情没有我们想的那么简单，尤其是在异质性很强的肿瘤微环境中，各种免疫调控网络纷繁复杂，这也就促使我们采用多种免疫检查点抑制剂联合治疗的方案。

目前发现具有可用于药物治疗的免疫检查点分子有很多： PD-1, PD-L1, CTLA4, LAG-3, TIM-3, TIGIT, PVRIG, NKG2A 等，因为PD-1/PD-L1和CTLA4最早被发现，也研究的最多，因此目前抗CTLA-4 与抗 PD-1/PD-L1 联合策略也被用于多种肿瘤的免疫治疗中。但这种组合方式在很多肿瘤患者中的疗效并不显著，还具有很强的副作用，因此近些年科学家正不断研究别的免疫检查点联合用药方式。其中因 TIM-3 广泛表达于T细胞、Tregs、B细胞、NK细胞、DCs、巨噬细胞和肥大细胞等各种免疫细胞，并与 Galectin9 、高迁移率组盒1( HMGB1 )和癌胚抗原相关细胞粘附分子1( CEACAM-1 )结合成为了近几年基础和临床研究工作者的青睐。此外，TIM-3与PD-1在耗尽的T细胞和TILs上的共表达现象为联合使用抗PD-1和抗TIM-3提供了一个思路。并且一些小鼠模型的实验为这种组合的有效性提供了直接证据，几个I期的抗PD-1联合抗TIM-3的研究已经在晚期和转移性实体肿瘤中开始施行。

那么接下来我就先通过解读今年发表在 Nat Commun (IF:14.91)一篇名为：Galectin-9 interacts with PD-1 and TIM-3 to regulate T cell death and is a target for cancer immunotherapy的文章介绍免疫检查点分子情侣PD-1/TIM-3以及 Galectin-9 的三角恋故事。

1.质谱分析筛选PD-1的结合蛋白

研究者首先通过IP/Western和免疫复合物的质谱分析确定了Galectin-9是PD-1的结合蛋白，且具有免疫调节活性。这里可能大家需要想到作者肯定筛选出了很多可以与PD-1结合的蛋白，然后通过实验逐一进行功能验证，最后发现Galectin-9蛋白具有较好的表型，因此后续都对这个蛋白进行分析。 类比这样的方法我们还可以筛选与自己研究基因相结合的蛋白，从而缩小靶基因的范围。 后续实验证明了Galectin-9与PD-1的结合是高度选择性的，并且是由多糖介导的，它不影响PD-1与其同源配体PD-L1的结合，也不影响PD-1和治疗性抗体Pembrolizumab和nivolumab的结合。

Galectin-9主要有两个CRD ( N-CRD，C-CRD )结合位点，研究者发现Galectin-9主要通过其 C-CRD 与PD-1结合，而N-CRD和C-CRD均介导其与Tim-3的结合。为了确定PD-1上与Galectin-9结合的糖基化位点，将PD1上4个可能的糖基化位点(N49、N58、N74和N116)上的天冬酰胺(N)残基分别突变为谷氨酰胺(Q)，发现 N116Q 突变在很大程度上影响了PD-1与Gal-9的结合，因此Galectin-9/PD-1的相互作用主要由Gal-9的C-CRD和PD-1的N116连接的糖链介导。

图1：

2. Galectin-9可与PD-1和TIM-3交联形成复合物

紧接着研究者通过平板蛋白结合实验，发现在没有Galectin-9的情况下，PD-1 ECD并不结合TIM-3 ECD，而Galectin-9促进了它们的协同结合。DuoLink实验和IP/Western实验的结果进一步证实了这一点。但神奇的是， 在没有外源Galectin-9的情况下，PD-1/TIM-3相互作用也能被检测到 ，这种相互作用并不被乳糖或PD-1 N116Q突变所抑制。这就好比PD-1/TIM-3本来是一对情侣，只是感情并不是太稳定，这时生活中出现了一个和两人都能处得来的好友Galectin-9，表面是调节二者关系，其实是和其中一人搞暧昧。

图2：

3. Galectin-9可作为癌症免疫治疗的靶点

通过流式细胞术分析,研究者发现 Galectin-9诱导的T细胞死亡可能与抗癌免疫抑制有关 ，因此研究者评估了抑制Galectin-9在癌症治疗中的潜力，并推测这可能是由于抑制Galectin-9后T细胞共刺激受损所致。接下来，通过将抗Galectin-9与 GITR (TNFRSF共刺激受体家族的一个成员)的激动型抗体DTA-1相结合验证了这一想法，它们的组合在不同的肿瘤模型中协同抑制了肿瘤的生长和延长了总生存期。因此，这些结果表明Galectin-9是肿瘤免疫治疗的靶点，并且抗Galectin-9联合GITR激动剂可以诱导出强大的抗肿瘤活性。

图3：

4. 质谱流式证实抗Galectin-9治疗针对特定的肿瘤浸润性T细胞亚群

只有推测，没有动物实验当然是不行的，研究者接下来就在荷瘤小鼠中进行体内实验。通过分析几组质谱流式的结果，研究者发现抑制Galectin-9可以选择性地扩大了瘤内TIM-3+ CD8T和CD4T细胞亚群，这也包括具有免疫抑制性的Treg细胞， 并且Treg细胞在总CD45+TIL中的比例增加 ，特别是CD8T细胞中CD8T_1亚群的比例在抗Galectin-9处理后增加了两倍以上。由于Treg可以特异性的抑制抗肿瘤免疫，因此接着通过联合使用抗Galectin-9和抗GITR（可特异下调Treg）后，CD8T亚群的比例进一步增加，而Treg细胞几乎完全丧失。因此，抗Galectin-9单一疗法虽然扩增了具有效应潜能的CD8T细胞亚群。然而，它的治疗效果可能会因为Treg细胞的共同扩增而受到影响。

图4：

一般情况下，CD8T细胞在肿瘤抗原的不断刺激下会逐渐失去功能，变成衰竭前体细胞。在这个阶段的CD8T细胞会高表达TCF1，同时也表达PD-1,TIM-3，如果肿瘤抗原持续存在，CD8T细胞就会走向终末衰竭的T细胞，并且逐渐走向死亡。但是处在这个终末衰竭性T细胞状态前的T细胞可以被抗Galectin-9治疗给逆转成具有较强增殖和分化能力的功能性T细胞，只不过同时扩增的还有Treg细胞。因此，联合使用抗GITR来控制Treg细胞的扩增则解决了这一难题。

图5：

5.单细胞数据揭示Galectin-9的表达分布

其实讲到这，文章的主体研究思路都讲完了，但是为了进一步解析Galectin-9在各类免疫细胞的表达情况，作者还分析了之前发表的一套单细胞数据。所以，这也进一步说明了数据挖掘的重要性。无论是多高级的研究思路，都是需要大数据作为支撑才变得更有说服力，这个数据可以来源于自己花钱测的，也可以来自已经发表的研究。这里作者就通过数据挖掘发现Galectin-9(LGALS9)在多种免疫细胞中都有表达，而且发现与对PD-1治疗没有应答的患者相比，应答患者表达更高水平的Galectin-9,这也证实了抗Galectin-9和抗PD-1联合用药的可能性。

图6：

6.关于免疫应答研究可做的生信思路

好了，上面介绍了如何通过 实验研究 免疫检查点分子间的互作关系从而探索影响肿瘤免疫治疗应答的因素，学习了一些实验设计的研究策略。然而，为了符合我一贯写作的气质，下面得对应来点别的有深意的生信干货。其实作为数据挖掘的热点，有关肿瘤对免疫治疗应答的相关生信思路有很多，下面主要列举几篇今年刚发表的研究免疫治疗应答的文章思路:

图7：

第一篇解读的是发表在Mol Ther Oncolytics（IF:7.20）杂志上篇名为“Single-cell RNA-sequencing analyses identify heterogeneity of CD8 + T cell subpopulations and novel therapy targets in melanoma”的文章。作者重新分析了已经发表的黑色素瘤单细胞数据，揭示出来7群CD8 T细胞亚群，这些亚群具有不一样的特征。此外，作者还鉴定出了3个在衰竭性CD8 T细胞上过表达的基因(PMEL, TYRP1和EDNRB)，它们与患者的不良预后显著相关。像这种思路，只要有数据都能很容易的复现一篇，至于发到什么样的杂志上，就看证实的发现是否新颖。

图8：

另一篇发表在 J Immunother Cancer （IF:13.75）篇名为：CXCL13 shapes immunoactive tumor microenvironment and enhances the efficacy of PD-1 checkpoint blockade in high-grade serous ovarian cancer的文章则是从影响免疫浸润的趋化因子着手。这个思路主要是对明星分子在不同癌型中的功能进行探索，需要通过实验来进行功能验证。因为明星分子被研究的很多了，除非做泛癌分析，否则基本上很难做出太新颖的东西。但是这类实验设计很简单，只需要证明某个明星分子在 特定的癌型 中通过何种方式影响免疫治疗反应即可。

图9：

如果觉得明星分子没有太多研究新意，当然还可以通过各种生信方法筛选出关键基因。接下来一篇发表在 Oncoimmunology （IF:8.11）的篇名为“YKT6, as a potential predictor of prognosis and immunotherapy response for oral squamous cell carcinoma, is related to cell invasion, metastasis, and CD8+ T cell infiltration”的文章就是先通过 WGCNA 的方法筛选出和免疫抑制相关的基因YKT6，进行后续的分析。对于这种新筛出的之前没有报道过的基因就比较容易说故事，当然这个思路有一些运气的成分，很有可能百费周折筛选出的基因要么没有很好的功能，要么就已经被报道。

图10：

如果你肿瘤免疫的生物学背景知识不强，也没有很好的实验平台，那么还有最后一种选择，那就是万能膏药之临床预测模型。最后一篇发表在 Front Immunol （IF:7.56）杂志上，篇名为“9-Gene Signature Correlated With CD8 + T Cell Infiltration Activated by IFN-γ: A Biomarker of Immune Checkpoint Therapy Response in Melanoma”的文章就是通过构建和免疫治疗相关的临床预测模型。有关临床预测模型的构建，现在已经很成熟了，如 LASSO,COX,NMF 等模型都可以套用。这个思路前提是需要找一个较为新颖切入点，且最后能被多套数据集验证出来，那就基本可以发表一点不错的SCI文章了。

7.小结

本文从研究肿瘤免疫治疗应答的这个科学问题着手，先是通过一篇以实验为主的研究型文章解读了如何通过巧妙的实验设计筛选出有潜力的免疫检查点分子，随后分别解读了一些纯生信和生信联合实验的文章思路。有关肿瘤免疫治疗问题可以研究的方向有很多，但是 一般需要先了解研究癌型的免疫治疗进展 ，有的问题在一些癌型中已经被研究的很通透，那就没有必要再去浪费时间了，而同样的科学问题在一些肿瘤中就还是一个未知，那这样的问题就比较有研究的价值了。此外，就像开头说的因为免疫治疗应答与否牵扯的问题主要和免疫细胞的比例有关，而免疫细胞在肿瘤中的占比不高，因此bulk测出来的高表达基因主要是肿瘤细胞自身的基因，从这个角度看基于 bulk数据差异分析找出的高表达基因需要用肿瘤细胞系去做实验验证 。而单细胞数据就比较利于揭示免疫细胞上表达和免疫治疗的基因，但是商品化的10X平台可测得的基因不多，我的经验是先从单细胞数据揭示各种免疫细胞的比例，找出应答和非应答的差异免疫细胞亚群，从而进一步找出高表达的基因，最后通过简单实验进行免疫细胞的功能验证就基本都可以发表一篇不错的生信文章了。

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