约翰霍普金斯金梅尔癌症中心和彭博金梅尔癌症免疫治疗研究所的研究人员开发了一种计算机模型，帮助科学家识别接受免疫检查点抑制剂治疗的肺癌患者体内的抗肿瘤免疫细胞。

在他们2月3日发表在《自然通讯》上的研究中，包括第一作者、Kimmel癌症中心生物信息学研究助理Zhen Zeng博士在内的研究小组证明，他们的三基因“MANAscore”计算机模型可以识别免疫检查点抑制剂疗法靶向的免疫细胞。它还帮助研究小组确定了患者对免疫治疗反应的差异。

”我们已经开发出一种方法来识别被免疫检查点抑制剂直接靶向的细胞，如果我们能识别它们，我们就能研究它们。如果我们能够研究它们，那就意味着我们可以确定更好的生物标志物和更好的联合免疫治疗靶点。”该研究的资深作者、约翰霍普金斯大学肿瘤学副教授Kellie Smith博士说。

免疫检查点抑制剂如PD-1抑制剂可用于治疗数十种癌症类型。这些革命性的疗法通过释放被称为T细胞的肿瘤杀伤免疫细胞来发挥作用，T细胞被蛋白质PD-1关闭。PD-1抑制剂使患者的T细胞重新激活，使患者的免疫系统更有效地对抗癌症。但并不是所有的患者都对这些疗法有反应，科学家们需要知道原因，以便开发出更好的疗法来帮助无反应的患者。

“肿瘤活性T细胞对患者对治疗的反应非常重要，但它们很难被发现，”Zeng说。

Smith帮助开发了MANAFEST技术（突变相关的特异性T细胞新抗原功能扩增），她和同事在2018年的《癌症免疫学研究》杂志上首次描述了这一技术。他们的方法将MANAFEST与单细胞测序结合起来，在6名肺癌患者中鉴定出这些罕见的免疫细胞，这是一个耗时数年、耗资数百万美元的艰难过程。最初的研究表明，免疫疗法激活的免疫细胞具有共同的基因表达谱。在这项新研究中，Zeng、Smith和他们的同事在这些发现的基础上开发了MANAscore。

Smith说：“我们的模型使我们能够跳过一个耗时且昂贵的过程，即识别免疫疗法针对的细胞，并将帮助我们识别哪些人会对这些疗法产生反应。”“我们并不是第一个提出这种模型的人，但我们的模型与众不同之处在于它只使用了三个基因，而最常用的模型需要200多个基因。”我们的更简单，更容易使用。”

研究小组还发现，与对免疫检查点治疗没有反应的患者相比，对免疫检查点治疗有反应的患者肿瘤中激活的T细胞存在关键差异。Zeng说，应答的患者表现出更高比例的干细胞样记忆T细胞，这种细胞作为新细胞的储存库，可以发展成许多有效的抗肿瘤细胞。这一观察结果可能有助于解释为什么患者更能做出反应；干细胞的特性可能使T细胞更容易繁殖成一支对抗肿瘤的细胞大军。需要更多的研究来证实这些观察结果。

“T细胞的茎状特征是至关重要的，因为它们能够自我更新和长期存在，”Zeng说。“这允许持续的免疫反应和在需要时扩展成一个强大的效应T细胞群的能力。”

与此同时，该团队正在开发一种临床试验，使用多光谱免疫荧光板来识别免疫治疗应答T细胞的三个基因特征。

“我们希望将我们的三基因标记转化为临床医生可以用来指导癌症治疗的生物标志物。”

Zeng还使用他们的新模型来确定具有三个基因特征的T细胞与其他类型的免疫细胞（如调节性T细胞）的接近是否有助于控制免疫反应。

Zeng说：“我们希望将我们的模型应用于空间数据，以了解肿瘤靶向T细胞和其他细胞类型之间的细胞间相互作用是否会影响临床结果。”

她还与全国其他实验室合作，以确定MANAscore是否可以用于不同类型的癌症患者。他们已经创建了一个跨越癌症类型的单细胞测序数据数据库，并将使用该评分来帮助识别癌症类型特异性应答T细胞的特征。