撰文 | 奚望
责编 | 兮
体细胞基因组突变是癌症产生的重要标志。这些突变后的片段在转录和翻译后形成的多肽段被称为新生抗原（neoantigen）。当它们同MHC I分子结合被展示到细胞表面，就可能引发免疫系统的抗肿瘤反应。由于新生抗原的肿瘤特异性，它们一般不会出现免疫耐受，也不易引发自身免疫反应，因此一直被认为是极具潜力的肿瘤治疗靶点。新生抗原疫苗在小鼠体内可诱发对移植肉瘤的肿瘤排斥。在人体内，新生抗原疫苗可以诱导特异性的抗肿瘤T细胞产生，并导致患者体内黑素瘤的大幅度退化。同时，在治疗过程中，针对非突变多肽产生的脱靶免疫反应很是少见。
因此，能够从有限的样本中精确预测新生抗原的免疫原性是很重要的。表位免疫原性由一系列复杂的过程所决定，其中包括突变体表达，多肽处理、运输和展示，以及最终T细胞免疫反应的产生。之前预测体细胞突变导致免疫原性的的计算工具主要是通过预测表位和个体HLA等位基因的亲和力，并参照一些预知的标准进行筛选和排序。这样的策略所得出的结果很容易受到样本自身偏差的影响。
为了全面、无偏差地分析肿瘤表位免疫原性的决定参数，2020年10月9日，Parker Institute for Cancer Immunotherapy的Daniel K. Wells和Nadine A. Defranoux联合肿瘤新生抗原筛选联盟（Tumor Neoantigen Selection Alliance，TESLA）在Cell发表文章Key Parameters of Tumor Epitope Immunogenicity Revealed Through a Consortium Approach Improve Neoantigen Prediction，运用多种工具对一系列肿瘤样本进行了分析和比较，提升了对肿瘤表位免疫原性的理解和新生抗原的预测。
TESLA组织了来自学界，业界和非营利组织的25支队伍。他们使用的样本来自3个转移性黑色素瘤患者和3个非小细胞癌症患者。其流程为：1）向每只队伍提供相同的个体肿瘤外显子组测序（WES），RNA测序和临床HLA分型数据；2）队伍们利用该数据分别预测新生表位，并对新生表位与相关MHC I的结合及引发免疫反应的能力排序；3）对预测中高排位的多肽（pMHC）做体外结合测试和多肽免疫反应测试。
最终，研究者从所有预测中选择了608个多肽进行测试，其中37个（6%）具备免疫原性。每支队伍在前100名的排序中都预测正确了1至20个具有免疫与性的表位，然而不同队伍对它们的排序有很大差别。将某些队伍的预测组合取平均值能取得更好的效果。
研究者对产生和未产生特异性抗原T细胞的多肽进行了特征分析。他们首先寻找与MHC I展示相关的特征，包括MHC结合亲和度，结合时长，多肽的基因表达，疏水性以及突变位置。结果显示免疫原性pMHC有显著更强的结合亲和度，肿瘤表达丰度，结合稳定性和更弱的疏水性。结合强度与表达丰度不相关，同结合稳定性负相关。而结合稳定性则与疏水性正相关。此外，具有免疫原性的多肽上常由9或10个氨基酸组成，其中的突变常发生在第三个氨基酸，而几乎不发生在第二个氨基酸。
基于这些特征，作者采用了随机重复采样的方式确定了它们的阈值，分别是结合强度小于34nM，肿瘤丰度大于33TPM和结合稳定性大于1.4小时。通过阈值筛选的29个pMHC可以排除93%的无免疫原性多肽，并保留55%具有免疫原性的多肽。
研究者接着考量了两个与多肽识别有关的特征：“聚合性”——突变多肽与正常多肽结合亲和度的比值；“外来性”——同源病原性多肽的TCR识别概率。在29个pMHC中，这两个特征并无相关性。研究者假设低聚合型或高外来性的多肽会被识别，而免疫原性多肽确实在这两类中富集。
结合多肽展示特征，研究者共发现了四种预测多肽免疫原性的特征，分别是高结合亲和度，高肿瘤丰度，高结合稳定性和多肽识别度。同时运用这四种特征可以排除98%的无免疫原性多肽，并保留45%具有免疫原性的多肽。相应地，在预测中给这些特征施加更高权重的队伍通常能够产生更精确的预测结果。
肿瘤突变负荷是免疫检查点阻断剂治疗反应的生物标志物之一，但其预测效果在黑色素瘤患者中存在不一致。研究者希望利用以上特征提升对治疗结果的预测。他们将该文中提出的分类标准成为PRNA，并同传统的仅基于MHC结合强度的标准新生抗原负荷（CNB），以及预测系新生抗原丰度（PNA）相比较。结果显示在55个接受治疗的黑素瘤患者中，PRNA能更好地预测患者存活（p=0.063）。
研究者认为该研究具有以下局限性：1）除了小片段突变（SNP，indel）之外的复杂结构变异很难在测序中鉴定，因而并没有被纳入考量，2）对于免疫原性的鉴定集中在已有的T细胞特异反应上，而忽略了疫苗可能带来的免疫反应加成，3）没有考量MHC II和CD4 T细胞的影响，4）只考虑了同一个体样本，而没有在同种异体的背景下研究。但总体来看，这项研究依然提升了人们对于肿瘤新生抗原免疫原性预测的能力，并为未来的比较研究提供了基准。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.09.015
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