《自然》：科学家首次证实，人类肿瘤中存在“免疫编辑”

　　癌症发生发展过程中会伴随着一系列基因突变，可以诱导新抗原的产生，从而为免疫系统清除肿瘤细胞提供有力武器[1]。

　　在免疫系统与肿瘤的“交战”当中，战局会时序性地处于以下三种状态：免疫清除(早期癌变的细胞被免疫系统识别并清除)、免疫平衡(在免疫清除中得以存活的散发性肿瘤细胞，不可见且无法过度生长)和免疫逃逸(肿瘤逐渐生长，具有明显临床特征并建立免疫抑制性肿瘤微环境，从而逃避免疫系统杀伤)[2]。

　　这就是“免疫编辑”假说，该假说解释了免疫系统对宿主保护及肿瘤塑造的双重作用，并为个体化癌症免疫疗法奠定了基础。

　　尽管癌症“免疫编辑”已在小鼠的研究中得到证实[3]，但仍不确定它是否是人类癌症自然进化的一般性原则。由于确切的证据需要对大量癌症患者进行长期的纵向跟踪，这一巨大挑战使得“人类免疫系统能否自然地编辑癌症”以及“是否可以预测被编辑过的肿瘤克隆”这两大难题迷雾重重。

　　近日，由来自西奈山伊坎医学院的Marta ?uksza团队及来自纪念斯隆-凯特琳癌症中心的Benjamin D. Greenbaum团队和Vinod P. Balachandran团队共同在著名期刊Nature上报导了他们关于胰腺导管腺癌(PDAC)长达10年的跟踪研究结果[4]。研究首次证实了“免疫编辑”假说在人类肿瘤中自然发生，并提出一套新的模型用以预测免疫压力如何诱导癌细胞群随时间进化。

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　　为了解决上述问题，作者筛选了来自15名患者的70例胰腺导管腺癌(PDAC)样本作为免疫编辑的理想模型，观察其在10年内的纵向发展情况。

　　之所以选择PDAC作为免疫编辑的理想模型是因为一方面PDAC中新抗原少，这有助于区分到底是真实的新抗原选择还是中性基因组变化的长期积累，而且能屏蔽单个新抗原对克隆选择的影响;另一方面，T细胞浸润的千差万别，使得PDAC同时具有近似于免疫缺陷和免疫功能强大的癌细胞群，这有助于观察在不同免疫选择压力癌细胞克隆如何变化;最后，癌基因突变主要以克隆的形式发生在PDAC癌变的早期，这在很大程度上平衡了不同克隆之间细胞内在的致癌压力。

　　为了模拟免疫健全和免疫缺陷的人类癌症演变进程，作者通过比较长期幸存者(LTS)和短期幸存者(STS)队列中原发性PDAC演变为复发性肿瘤的过程，发现在较高的免疫压力下LTS肿瘤的复发具有更长的潜伏期、多样性和组织依赖性等特点。

　　STS和LTS的PDAC复发情况的区别

　　为了检验免疫选择压力的不同是否可以解释这些独特的复发模式，作者通过全外显子组测序得知，尽管STS与LTS的原发性肿瘤同质性的相差不大，但LTS的复发性肿瘤具有更明显的同质性、更少的新抗原及更低的肿瘤突变负荷(TMB)，这表明LTS肿瘤优先消耗突变的新抗原，并在复发后可能进化出更少的克隆。

　　这些数据支持了在LTS肿瘤中更强的免疫选择压力可以编辑肿瘤克隆和新抗原的假设。

　　为了识别经过编辑的新抗原，作者在之前的新抗原质量模型[5]上进行了拓展并提出了新模型，该模型量化了新抗原的免疫原性特征，认为免疫系统是否识别或容忍新抗原突变决定了新抗原是否优质。

　　据此，该团队将新抗原质量定义为Q ?=? R?(非自我识别潜能)×? D(自我识别潜能)，其中，R代表突变的新抗原肽和已知免疫原性抗原的序列相似性;D则由MHC呈递抗原和T细胞激活两部分组成，其中后者用交叉反应距离来计算，即：新生肽与野生型肽激活T细胞的半数有效浓度的比值(EC50MT/EC50WT)。

　　新抗原质量模型

　　随后，作者将其模型应用于PDAC，并假设在LTS与STS的PDAC中免疫编辑消耗具有高自我识别潜能的新抗原是有差异的。

　　作者根据交叉反应距离的大小对突变频率进行分层后发现：与具有较小交叉反应距离的突变相比，具有较大交叉反应距离的突变在PDAC中被更显著耗尽，且在LTS中耗尽更快。

　　此外，与STS的PDAC相比，LTS中具有较大交叉反应距离和较高自我识别潜能的新抗原被更明显地消耗。且由于HLA-I 类通路中的基因在STS与LTS的PDAC中的突变、缺失、表达或定位没有差异，这表明LTS中的新抗原耗竭并不伴随HLA-I类通路的获得性抵抗。

　　因此，LTS中的肿瘤会选择性地丢失具有高质量的新抗原。

　　为了检验预测肿瘤克隆进化的模型是否可以识别经过免疫编辑的克隆，作者将新抗原质量参数Q纳入适应度模型。

　　该复合适应度模型对克隆α的适应度函数Fα的定义：对高质量新抗原的免疫识别而导致的适应度下降(负适应度)和致癌基因突变累积而导致的适应度(正适应度)增强的总和，并依据LTS和STS队列中的每个复发肿瘤对方程中的模型参数进行了最佳拟合。就结果而言，该模型预测86%的LTS肿瘤和52%的STS肿瘤会发生进化。

　　此外，作者通过比较原发性和复发性肿瘤之间预测的和实际的克隆频率变化，发现该模型正确预测了71% 的LTS和58%的STS肿瘤克隆频率变化的方向(p分别为 0.65和0.28)，并认为其对LTS肿瘤更好的预测可能是出于这些肿瘤中存在免疫编辑。通过与复发性 STS肿瘤(18%)相比，复发性LTS肿瘤中包含更少的新抗原(1%)和更低的新克隆，这再次表明，LTS复发的肿瘤受到了免疫编辑。

　　STS和LTS的复发性肿瘤中免疫适应度、新抗原数目及新克隆数目

　　最后，作者通过分析复发肿瘤样本中的TCR测序数据再次证实了这些结果。他们发现免疫编辑程度更高的肿瘤(更低的免疫适应性成本)与更大的T细胞克隆扩增(更低的TCR差异指数)相关。注：免疫适应性成本指一个有机体在竞争性环境中复制和生存的能力。

　　总的来说，作者揭示了在人类肿瘤(PDAC)中存在免疫编辑的现象，即：在较强的免疫压力下进化的肿瘤会失去更多的免疫原性新抗原，但尚未观察到癌症会获得遗传抗性。

　　随后，作者将实验技术和机器学习相结合，以新抗原与已知抗原相似性的“非自我性”，及新抗原与野生型肽相比不同的MHC呈递及T细胞激活能力“自我性”作为推断新抗原是否具有免疫原性(高质量)的两大特征，并据此提出了一个模型，将癌症克隆适应度定义为T细胞识别高质量新抗原导致的负适应度和致癌突变积累的正适应度的总和，用以预测免疫压力如何诱导癌细胞群随时间进化。

　　另外，该模型还有望进一步阐明癌症以外的抗原生物学原理，包括不同抗原之间的T细胞交叉反应、交叉反应的病理学(如自身免疫)和亟需合理选择抗原的疗法(如疫苗)。

　　参考文献：

　　[1] Hu Z, Leet DE, Alles?e RL, et al. Personal neoantigen vaccines induce persistent memory T cell responses and epitope spreading in patients with melanoma. Nat Med. 2021;27(3):515-525. doi:10.1038/s41591-020-01206-4.

　　[2] O'Donnell JS, Teng MWL, Smyth MJ. Cancer immunoediting and resistance to T cell-based immunotherapy. Nat Rev Clin Oncol. 2019;16(3):151-167. doi:10.1038/s41571-018-0142-8.

　　[3] Schumacher TN, Schreiber RD. Neoantigens in cancer immunotherapy. Science. 2015; 348(6230):69-74. doi:10.1126/science.aaa4971.

　　[4] ?uksza M, Sethna ZM, Rojas LA, et al. Neoantigen quality predicts immunoediting in survivors of pancreatic cancer. Nature. 2022;606(7913):389-395. doi:10.1038/s41586-022-04735-9

　　[5] ?uksza M, Riaz N, Makarov V, et al. A neoantigen fitness model predicts tumour response to checkpoint blockade immunotherapy. Nature. 2017;551(7681):517-520. doi:10.1038/nature24473.

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