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CAR T细胞池筛选识别多样免疫信号域用于新一代免疫疗法

期刊:Science Translational MedicineDOI:10.1126/scitranslmed.abm1463

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CAR-T细胞库筛选揭示下一代免疫疗法的多样化免疫信号域

作者及机构
本研究由Daniel B. Goodman(加州大学旧金山分校微生物与免疫学系)、Camillia S. Azimi(帕克癌症免疫治疗研究所)等20余位作者合作完成,通讯作者为Kole T. Roybal(加州大学旧金山分校细胞设计研究所)。论文于2022年11月9日发表于*Science Translational Medicine*(期刊号:14(670), eabm1463),并获美国国立卫生研究院(NIH)等机构资助。


学术背景

研究领域与动机
嵌合抗原受体T细胞(Chimeric Antigen Receptor T cells, CAR-T)疗法在B细胞白血病和淋巴瘤中取得突破,但针对实体瘤和复发性恶性肿瘤的疗效有限,主要因CAR-T细胞持久性不足和长期抗原刺激导致的耗竭。目前临床使用的CAR-T细胞仅依赖两种共刺激域(4-1BB或CD28),而其他免疫细胞(如B细胞、NK细胞)的信号域尚未系统探索。

科学问题
本研究提出“CAR库筛选(CAR pooling)”技术,通过高通量方法从40种免疫信号域中筛选能增强CAR-T细胞持久性和细胞毒性的新型共刺激域,尤其关注肿瘤坏死因子受体(TNF receptor, TNFR)家族成员。


研究流程与方法

1. CAR库构建与初筛

  • 文库设计:合成40种来自不同免疫细胞(T细胞、B细胞、NK细胞等)的细胞内信号域,克隆至第二代CAR骨架(含CD3ζ和GFP报告基因),构建慢病毒文库。
  • 细胞模型:从健康供体外周血单核细胞(PBMC)中分选CD4+和CD8+ T细胞,分别转导CAR文库,通过流式分选控制CAR表达水平。
  • 重复刺激模型:模拟长期肿瘤抗原暴露,每3天用辐照的CD19+ K562细胞刺激CAR-T细胞,持续24-33天,通过流式测序(FlowSeq)量化细胞增殖(CellTrace Violet稀释)、活化(CD69)、细胞因子(IFN-γ、IL-2)等指标。

2. 多维表型分析

  • 功能聚类:通过主成分分析(PCA)和层次聚类,将信号域分为促增殖型(如CD40)、细胞毒性型(如BAFF-R、TACI)和抑制型(如KLRG1)。
  • 单细胞转录组与表面蛋白组:采用10x Genomics单细胞RNA测序(scRNA-seq)和CITE-seq(75种表面蛋白抗体),分析CAR-T细胞在静息和激活状态下的代谢(糖酵解vs氧化磷酸化)和分化特征。

3. 体内验证

  • 间皮瘤模型(M28):NSG小鼠皮下接种CD19+ M28细胞后,注射不同CAR-T细胞(含TCR敲除),评估肿瘤清除率。
  • 多发性骨髓瘤模型(MM1S):比较临床标准(4-1BB)与BAFF-R信号域的BCMA靶向CAR-T细胞在低剂量下的抗肿瘤效果。

创新方法
- CAR pooling技术:首次将高通量文库筛选应用于CAR信号域优化,实现并行比较40种信号域。
- scENITH代谢分析:通过寡霉素抑制线粒体氧化磷酸化,量化不同CAR-T细胞的代谢偏好性。


主要结果

1. TNF受体家族信号域的优势

  • BAFF-R与TACI:显著增强长期细胞毒性(体外杀伤效率比CD28高1.5倍),且延迟耗竭标志物(PD-1、TIM-3)表达。单细胞分析显示其富集于“细胞毒性簇”,高表达颗粒酶(GZMB)、穿孔素(PRF1)和CD29整合素(与临床疗效正相关)。
  • CD40:在CD4+ T细胞中促增殖能力最强(累积扩增比4-1BB高1.8倍),但体内抗肿瘤效果较弱,提示增殖与杀伤功能的权衡。

2. 抑制性信号域KLRG1

  • 显著抑制CAR-T细胞活化(CD69表达降低70%),维持初始态表型(CD62L+),为调控CAR活性提供新工具。

3. 体内疗效验证

  • BAFF-R CAR-T:在MM1S模型中,低剂量即可显著延长小鼠生存期(p<0.05),肿瘤清除率优于4-1BB CAR-T。

结论与意义

科学价值
1. 扩展CAR信号域工具箱:发现BAFF-R、TACI等非经典T细胞信号域可增强CAR-T持久性和 cytotoxicity(细胞毒性),为实体瘤治疗提供新靶点。
2. 单细胞机制解析:揭示“细胞毒性簇”转录特征(如CD29+、IFN-γ+)与临床疗效的关联,为疗效预测提供标志物。

应用前景
- BAFF-R CAR-T有望改善多发性骨髓瘤的复发难题;
- KLRG1可用于设计“可调控CAR”,减少细胞因子释放综合征(CRS)风险。


研究亮点

  1. 方法创新:首创“CAR pooling”高通量筛选平台,兼容体外与体内验证。
  2. 跨谱系信号域挖掘:突破T细胞限制,发现B细胞信号域(BAFF-R)的跨界应用。
  3. 多维数据整合:结合FlowSeq、scRNA-seq和代谢分析,全面解析信号域-表型关系。

局限性
- 文库未覆盖所有免疫受体家族;
- NSG小鼠模型未能完全模拟人体肿瘤微环境。


此研究为下一代CAR-T设计提供了系统性框架,相关专利(#048697)已进入转化阶段。

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