背景：
尽管嵌合抗原受体(CAR) T细胞疗法在某些血液系统恶性肿瘤的治疗中取得了显著成功，但在优化CAR设计和细胞产品、提高缓解率、延长缓解的持久性、降低毒性以及将这种治疗方式扩大到其他癌症类型方面仍存在挑战。来自多维组学分析的数据，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、T细胞受体谱分析、蛋白质组学、代谢组学和/或微生物组学，提供了独特的机会来剖析复杂和动态的多因子表型、过程和反应，以及发现新的肿瘤靶点和耐药途径。
简介：
2023年1月31日，来自美国德克萨斯农工大学生物科学与技术研究所表观遗传学与疾病预防中心的Leng Han教授课题组在Nat Rev Clin Oncol（IF: 65.0）杂志上发表题为“Advancing CAR T cell therapy through the use of multidimensional omics data”的文章[1]。在这篇综述中，作者总结了多维细胞和分子谱分析技术，这些技术已被用于推进我们对CAR T细胞疗法机制的理解。此外，作者讨论了当前的应用和潜在的策略，利用多组学数据来确定最佳的靶抗原和其他分子特征，可以利用这些特征来增强CAR T细胞治疗的抗肿瘤活性和最大限度地减少毒性。事实上，充分利用多组学数据将为CAR-T细胞疗法的生物学提供新的见解，进一步加速具有更好疗效和安全性的产品的开发，并使临床医师能够更好地预测和监测患者的反应。
主要结果：
多维分析技术。
来自基因组学、表观基因组学、转录组学、TCR谱分析、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学的数据已被用于解决CAR T细胞治疗的剩余关键挑战。利用这些多组学数据可以为肿瘤和非恶性细胞特征、细胞状态转换、细胞类型和TME中影响CAR T细胞治疗结果的细胞-细胞相互作用提供新的见解。
基因组学。
对来自肿瘤和非恶性组织样本的DNA测序(DNA-seq)数据进行的比较发现了许多与肿瘤相关的体细胞突变，其中一些可能产生呈现在细胞表面的肿瘤特异性新抗原，并且可能作为CARs或TCR样构建物的新靶点。然而，迄今为止，使用新抗原导向的CAR T细胞靶向癌细胞的尝试仅限于少数临床前和临床研究。另外，肿瘤相关突变和复杂的基因组学改变可能影响对CAR T细胞治疗的临床应答。筛选全基因组汇总CRISPR-Cas9敲除文库，然后基于测序对单个向导RNAs的频率进行定量，使大规模、高通量研究能够评估不同条件下单个基因的影响，从而确定细胞功能依赖性。
表观基因组学。
表观遗传因素，包括DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质可及性和三维结构，能够整合多种细胞信号来动态调节基因表达程序，最终调节T细胞的表型和功能。因此，通过扰动表观遗传调控因子对CAR T细胞进行表观遗传重编程有可能提高抗肿瘤疗效。全基因组表观基因组分析技术已成为研究表观遗传调控格局(包括CAR T细胞的调控格局)的最佳方法。例如，DNA甲基化阵列分析可帮助识别与CAR T细胞治疗应答相关的差异甲基化位点。
转录组学。
RNA-seq在理解细胞状态方面具有重要作用，并使肿瘤异质性和TME的表征取得了巨大进展。在CAR T细胞治疗领域，RNA-seq最常用于各种条件下的差异表达基因分析，以描述与疗效相关的细胞状态转变。此外，监测编码各种细胞因子的基因转录变化，这些细胞因子是CAR T细胞活性的关键介质，对于提高疗效和降低细胞因子释放综合征(CRS)、免疫效应细胞相关神经毒性综合征(ICANS)和其他毒性的风险也至关重要。
TCR谱分析。
高通量技术已被开发用于对每个T细胞中表达的TCR链进行测序，从而表征T细胞群的TCR库和克隆型多样性。将TCR测序与其他组学方法(如转录组学分析)相结合，使特定的TCR克隆型与不同的T细胞表型相关联。通过追踪不同亚群的T细胞克隆随时间的变化，这一综合分析有助于表征T细胞动力学，而且这些研究已经证明了癌症患者中高度扩增的CAR T细胞克隆型的细胞毒性和增殖特征。此外，单细胞技术的进步使单个细胞同时进行TCR测序和scRNA-seq成为可能，这将特定的TCR克隆型分配给具有独特转录表型的单个T细胞，从而使TCR克隆型可以作为治疗期间T细胞功能状态扩增和持续的替代指标。
代谢组学。
代谢组学分析对代谢过程中产生的一系列小分子进行了分类，提供了各种细胞活动的功能性读数。T细胞的功能受到内源性和外源性代谢因素的调节，而强大的内源性代谢活性是T细胞有效杀伤细胞所必需的。例如，由于缺氧和/或营养可用性降低，TME中的代谢紊乱会导致浸润T细胞的代谢需求得不到满足，从而限制其抗肿瘤活性。因此，维持CAR T细胞的代谢适应性对于提高其治疗效果，尤其是增强其在实体瘤免疫抑制TME中的功能具有重要意义。
图1：多组学数据在CAR-T细胞治疗中的应用概述
CAR-T细胞疗法的靶点发现。
确定具有高水平肿瘤特异性和覆盖率的CAR靶点对于确保CAR T细胞治疗的抗肿瘤疗效和降低毒性至关重要。一般来说，理想的CAR靶点应该特异性且高表达于所有肿瘤细胞的表面，而不是必需的非恶性细胞。然而，由于肿瘤细胞和非恶性细胞之间的共同抗原表达，以及肿瘤细胞之间的高度异质性表达，确定合适的CAR T细胞靶点一直具有挑战性，特别是对于实体瘤。在这种情况下，利用和整合多维组学数据是一种有前景的方法，以确定最佳的CAR靶点。
图2：多组学数据在CAR靶点鉴定中的应用
了解和增强CAR T细胞的疗效和持久性。
全面了解影响CAR T细胞抗肿瘤疗效的生物学因素对于发展策略以实现稳定和持久的治疗反应和最大限度的临床获益至关重要。整合批量和/或单细胞多维组学数据来研究与疗效相关的关键特征的可行性已得到明确证明。CAR T细胞疗效和持久性的主要决定因素可分为四大类:T细胞状态和表型、肿瘤细胞特征、TME和微生物群。
图3：与CAR T细胞疗法疗效相关的分子特征的多维组学表征
降低CAR T细胞相关毒性。
CAR-T细胞疗法的毒性严重甚至致命，仍然是临床广泛应用的重大挑战。在杀伤表达抗原的靶细胞的过程中，CAR T细胞通过分泌各种细胞因子和趋化因子诱导一系列炎症反应，这是一把双刃剑，可放大抗肿瘤免疫反应，但也可引起严重毒性。最常见的CAR-T细胞诱导的不良反应包括CRS、ICANS和长期血细胞减少。一些研究表明，多组学分析具有阐明这些毒性机制的潜力，从而为潜在的预防和治疗策略提供信息。
靶内、非肿瘤毒性。目前应用于临床和(或)正在进行临床试验的大多数CAR-T细胞产品的靶点在一定程度上表达于非恶性细胞;因此，CAR T细胞可以对非恶性组织造成损伤，并导致在靶、非肿瘤毒性，尤其是针对实体瘤时。通过治疗期间的多组学分析，预测肿瘤内、非肿瘤毒性的风险，并监测患者安全性，有可能更有效地管理这些不良反应。通过结合大量的转录组学和蛋白质组学数据，一个包含了100个单一CAR靶点和10万个逻辑门控靶点对的可靶向的图谱已经被报道了，并且预测毒性最小。同样，对两个独立的大规模scRNA-seq数据集开展的研究确定了单细胞水平591个CAR靶点和320,884个逻辑门控“AND”设计靶点对的安全性情况。值得注意的是，通过利用scRNAseq对罕见细胞群和/或类型进行分析，作者发现了几个潜在的风险靶点，这些靶点可能会导致影响几个重要器官的毒性，包括EGFR、前列腺干细胞抗原和VEGFR2，而这些在批量表达分析中未被确定为安全风险。
图4：总结多组学数据揭示的与CAR T细胞诱导毒性主要类别相关的因素
结论和展望：
CAR-T细胞疗法已经改变了B细胞恶性肿瘤的管理，但由于CAR-T细胞功能差和/或肿瘤细胞对此类疗法的耐药性，大量患者没有临床反应或疾病复发。此外，由于缺乏合适的CAR靶点、疾病复发的可能性以及与治疗相关的不良事件等一系列挑战，CAR T细胞疗法的适用性仍然有限。这些挑战的解决方案正在探索和开发中。不断扩展的多组学数据集可为CAR-T细胞治疗提供新的分子视角。肿瘤和非恶性组织的多组学分析为大规模筛选CAR靶点和逻辑设计提供了可行的策略。同时，T细胞、肿瘤细胞、TME和微生物群的特征可以解释决定治疗效果的分子特征和途径，以及与CAR-T细胞治疗相关的不同类型毒性的潜在潜在机制和关键调节因子。目前FDA批准的CAR T细胞制品是由自体T细胞制备，因为其有避免移植物抗宿主病的优势，但此类制品也有与制备时间长和患者来源T细胞功能适应性受损相关的缺点。
通过多组学数据整合利用有价值的多维资源，对阐明治疗过程中细胞的演变和转变也具有重要意义。例如，RNA-seq、CITE-seq和单细胞ATAC-seq数据已被用于追踪CAR T细胞长期持续存在的分子决定因素。此外，通过整合来自多个研究的组学数据，我们可以大幅增加样本量，从而可能发现以前在相对小的样本量研究中未得到充分重视的重要生物过程或特征。为此，需要进一步优化组学数据整合的计算框架，以充分利用多组学数据在未来CAR T细胞治疗领域及其他领域的研究中。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41571-023-00729-2
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