借助大數(shù)據(jù)開發(fā)出治療癌癥的“智能”細(xì)胞療法
尋找既能殺死癌細(xì)胞又能讓正常組織不受傷害的藥物是腫瘤學(xué)研究的最高目標(biāo)。在兩篇新的論文中,來(lái)自美國(guó)加州大學(xué)舊金山分校和普林斯頓大學(xué)的研究人員提出用“智能(smart)”細(xì)胞療法破解這一難題的互補(bǔ)策略:除非被僅在癌細(xì)胞中同時(shí)出現(xiàn)的一組蛋白所激活,否則這些活的細(xì)胞藥物會(huì)保持惰性。
這種通用方法的生物學(xué)方面已經(jīng)在Wendell Lim博士及其同事們?cè)诩又荽髮W(xué)舊金山分校細(xì)胞設(shè)計(jì)計(jì)劃和美國(guó)國(guó)家癌癥研究所贊助的合成免疫學(xué)中心的實(shí)驗(yàn)室中探索了好幾年。但是,他們的新研究通過(guò)將前沿的治療細(xì)胞工程與先進(jìn)的計(jì)算方法相結(jié)合,為這方面增加了一個(gè)強(qiáng)大的新維度。
在第一篇發(fā)表在2020年9月23日的Cell Systems期刊上的標(biāo)題為“Discriminatory Power of Combinatorial Antigen Recognition in Cancer T Cell Therapies”的論文中,Lim實(shí)驗(yàn)室的成員與普林斯頓大學(xué)路易斯-西格勒綜合基因組學(xué)研究所計(jì)算機(jī)科學(xué)家Olga G. Troyanskaya博士的研究小組聯(lián)手。通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,他們分析了在癌癥和正常細(xì)胞中發(fā)現(xiàn)的數(shù)千種蛋白的海量數(shù)據(jù)庫(kù)。隨后,他們篩選了數(shù)百萬(wàn)種可能的蛋白組合,以構(gòu)建出一個(gè)蛋白組合目錄,可用于精確地只靶向癌細(xì)胞,而不靶向正常細(xì)胞。
圖片來(lái)自Cell Systems, 2020, doi:10.1016/j.cels.2020.08.002。
在第二篇發(fā)表在2020年11月27日的Science期刊上的標(biāo)題為“Precise T cell recognition programs designed by transcriptionally linking multiple receptors”的論文中,Lim及其同事們隨后展示了如何將這些通過(guò)計(jì)算得出的蛋白數(shù)據(jù)用于推動(dòng)設(shè)計(jì)有效和高度選擇性的癌癥細(xì)胞療法。
Lim說(shuō),“目前,大多數(shù)癌癥治療,包括細(xì)胞療法,都被告知‘阻止這個(gè)’,或者殺死‘這個(gè)’。我們希望增加治療性細(xì)胞做出決定的細(xì)微差別和復(fù)雜程度?!?/span>
在過(guò)去的十年中,嵌合抗原受體(CAR)T細(xì)胞(CAR-T)作為一種治療癌癥的強(qiáng)大方法一直備受關(guān)注。在CAR-T細(xì)胞治療中,免疫系統(tǒng)中的T細(xì)胞取自患者的血液,并在實(shí)驗(yàn)室中對(duì)它們進(jìn)行基因操縱,以表達(dá)一種識(shí)別癌細(xì)胞表面上非常特殊的標(biāo)志物或抗原的特定受體。
雖然科學(xué)家們已經(jīng)證明CAR-T細(xì)胞對(duì)白血病和淋巴瘤等血癌相當(dāng)有效,有時(shí)甚至可以治愈,但到目前為止,這種方法在實(shí)體瘤中的效果并不好,比如乳腺癌、肺癌或肝癌。這些實(shí)體癌中的細(xì)胞往往與其他組織中的正常細(xì)胞具有相同的抗原,這就帶來(lái)了CAR-T細(xì)胞針對(duì)健康器官產(chǎn)生脫靶效應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。另外,實(shí)體瘤也常常會(huì)產(chǎn)生抑制性的微環(huán)境,從而限制了CAR-T細(xì)胞的功效。
圖片來(lái)自CC0 Public Domain。
在Lim看來(lái),細(xì)胞類似于分子計(jì)算機(jī),可以感知它們所在的環(huán)境,然后整合這些信息做出決策。他說(shuō),鑒于實(shí)體瘤比血癌更復(fù)雜,“你必須制造更復(fù)雜的產(chǎn)品”來(lái)對(duì)抗它們。
在第一篇論文中,在Troyanskaya團(tuán)隊(duì)的前研究生Ruth Dannenfelser博士和Lim實(shí)驗(yàn)室臨床研究員Gregory Allen博士的領(lǐng)導(dǎo)下,這些研究人員搜索了公共數(shù)據(jù)庫(kù),探究了正常細(xì)胞和腫瘤細(xì)胞中2300多個(gè)基因的表達(dá)譜,以便觀察哪些抗原可以幫助區(qū)分它們。他們使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)得出可能的命中率,并查看哪些抗原簇集在一起。
基于這種基因表達(dá)分析,Lim、Troyanskaya及其同事們將布爾邏輯應(yīng)用于抗原組合,以確定它們是否可以顯著提高T細(xì)胞識(shí)別腫瘤同時(shí)忽略正常組織。例如,通過(guò)使用布爾運(yùn)算符AND、OR或NOT,比如“A” OR“B”NOT “C”,腫瘤細(xì)胞可能會(huì)與正常組織區(qū)分開來(lái),其中抗原A和B僅在腫瘤細(xì)胞中發(fā)現(xiàn),而抗原C僅在正常組織中發(fā)現(xiàn)。
為了將這些指令編程到T細(xì)胞中,他們使用了一種稱為synNotch的系統(tǒng),這是一個(gè)可定制的分子傳感器,允許合成生物學(xué)家對(duì)細(xì)胞的編程進(jìn)行微調(diào)。synNotch于2016年在Lim實(shí)驗(yàn)室開發(fā),是一種受體,可以經(jīng)改造后成識(shí)別無(wú)數(shù)的靶抗原。synNotch的輸出反應(yīng)也可以被編程,因此一旦識(shí)別了抗原,細(xì)胞就會(huì)執(zhí)行一系列反應(yīng)中的任何一種。
為了證明他們積累的數(shù)據(jù)的潛在力量,這些研究人員使用synNotch對(duì)T細(xì)胞進(jìn)行編程,以殺死表達(dá)獨(dú)特的抗原組合---CD70和AXL---的腎癌細(xì)胞。雖然CD70也存在于健康的免疫細(xì)胞中,AXL也存在于健康的肺細(xì)胞中,但是攜帶經(jīng)過(guò)改造的synNotch AND邏輯門的T細(xì)胞只殺死了癌細(xì)胞,而放過(guò)了健康細(xì)胞。
Troyanskaya說(shuō),“癌癥的大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域和細(xì)胞工程領(lǐng)域在過(guò)去幾年中都有了爆炸性的進(jìn)展,但這些進(jìn)展并沒有匯集在一起。治療性細(xì)胞的計(jì)算能力與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,可以對(duì)日益豐富的癌癥基因組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)進(jìn)行可操作的利用?!?/span>
在第二篇論文中,在前加州大學(xué)舊金山分校研究生Jasper Williams的領(lǐng)導(dǎo)下,這些研究人員展示了多個(gè)synNotch受體如何通過(guò)菊花鏈連接在一起,以構(gòu)建一系列復(fù)雜的癌癥識(shí)別電路。鑒于synNotch可以以“即插即用”的方式激活選定基因的表達(dá),這些組分可以以不同的方式連接起來(lái),以構(gòu)建具有不同布爾函數(shù)的電路,從而可以精確識(shí)別病變細(xì)胞,并在這些細(xì)胞被識(shí)別時(shí)做出一系列反應(yīng)。
Lim說(shuō),“這項(xiàng)研究本質(zhì)上是一本細(xì)胞工程手冊(cè),為我們提供了如何構(gòu)建不同類型的治療性T細(xì)胞的藍(lán)圖,這些T細(xì)胞可以識(shí)別幾乎任何可能存在于癌細(xì)胞表面上的組合抗原模式?!?/span>
比如,一種synNotch受體經(jīng)改造后識(shí)別抗原A,當(dāng)它識(shí)別抗原A時(shí),細(xì)胞會(huì)產(chǎn)生第二種synNotch來(lái)識(shí)別抗原B,這接著又可以誘導(dǎo)識(shí)別抗原C的CAR表達(dá),其結(jié)果是T細(xì)胞需要所有這三種抗原的存在才能觸發(fā)殺傷。在另一個(gè)例子中,如果T細(xì)胞遇到了存在于正常組織中但不存在于癌癥中的抗原,那么具有NOT功能的synNotch受體可以被編程,這會(huì)使得攜帶它的T細(xì)胞死亡,從而使得正常細(xì)胞免受攻擊和可能的毒性作用。
在第二篇論文中,利用這樣復(fù)雜的synNotch配置,Lim及其同事們展示了他們可以選擇性地殺死攜帶黑色素瘤和乳腺癌不同組合標(biāo)志物的細(xì)胞。此外,當(dāng)將裝有synNotch的T細(xì)胞注射到攜帶兩種具有不同抗原組合的類似腫瘤的小鼠體內(nèi)時(shí),這些T細(xì)胞能高效、精確地定位它們經(jīng)改造后能夠識(shí)別的腫瘤,并可靠地執(zhí)行他們?cè)O(shè)計(jì)的細(xì)胞程序。
(來(lái)源:生物谷)