近年来，免疫检验点抑制剂疗法在癌症治疗领域中取得了里程碑式的突破。这种以PD-L1、PD-1和CTLA4为靶向的治疗手段，已经能在部分晚期转移癌症患者中获得持久的响应，但是，这部分病人在所有受试癌症患者仅占三分之一。影响免疫检验点抑制剂疗法的效果因素很多，包括细胞毒性T细胞（CTL）的浸润水平、肿瘤突变负荷、PD-L1表达水平、抗原呈递缺陷、干扰素信号、错配修复缺陷、肿瘤的异倍性以及肠道菌群等等。但目前这些指标不足以作为准确预测临床预后的生物标志物。最近，由刘小乐领衔的哈佛大学公共卫生学院生物统计与计算生物学系，联合Dana-Farber肿瘤研究所功能性癌症表观遗传组学中心，开发了一种新算法：肿瘤免疫功能失调与排斥（TIDE），这一方法能通过特征基因（genesignature）的表达，为肿瘤免疫逃逸机制（主要的两种机制：一种是在CTL高浸润的肿瘤中诱导T细胞功能紊乱，另一种是对于CTL浸润水平低的肿瘤中，阻止T细胞的浸润）构建数学模型，同时可以作为新的生物标志物预测免疫检验点抑制剂疗法的响应情况。
主要结果
1.利用交互作用分析鉴定T细胞功能失调的特征基因
TIDE整合和建模数据来自项人类肿瘤研究，总共例样本，其中包括来自TCGA的样本数据。作者利用这些病人的基因表达谱与临床预后数据，分析了CTL浸润水平（通过CD8A、CD8B、GZMA、GZMB和PRF1的平均表达量来衡量）与哪些基因表达具有交互作用（交互作用指当两个因素都存在时，它们的作用大于各自作用的和，即为协同作用；小于各自作用的和，即为拮抗作用），能影响病人的预后。作者以TGFB1为例子，在转移性的黑色素瘤中，只有在TGFB1表达水平低的情况下，CTL高浸润才能为病人带来生存获益（图1a），这与先前报道的细胞因子TGFβ（由TGFB1编码的蛋白）能促进肿瘤免疫逃逸和免疫治疗耐受的研究是一致的。作者进一步通过Cox比例风险回归模型，构建了评估T细胞功能失调的评分模型（图1b），利用这一模型进行打分评估，也获得了在多种肿瘤中的T细胞功能失调的特征基因，其中包括了PD-L1和SOX10等免疫治疗相关的基因（图1c）。
图1
2.TIDE功能失调评分与肿瘤免疫逃逸的特征基因研究一致
作者进一步利用已发表的肿瘤免疫逃逸机制研究的数据评估TIDE。在5个已经发表的肿瘤免疫逃逸相关研究队列中（T细胞聚集、T细胞耗竭、调节性T细胞以及免疫检验点抑制剂耐药）的具有差异表达特征基因，利用TIDE评分能将上调和下调的基因进行显著区分（图2a），并且，利用受试者工作特征曲线（ROC曲线）也发现TIDE评分具有极高的评估功能失调特征的性能（图2b）。
图2
3.免疫抑制性细胞的特征能预测T细胞浸润受阻介导的免疫逃逸
接着，作者利用TIDE探索在T细胞低浸润的肿瘤中，T细胞浸润受阻的特征基因。已有研究报道，肿瘤相关成纤维细胞（CAFs）、骨髓来源抑制性细胞（MDSCs）以及M2型肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）这三种能在肿瘤中限制T细胞浸润，基于这三种细胞的表达谱数据，利用TIDE得到T细胞浸润受阻的特征，与CTL的浸润水平呈现显著负相关（图3a），并且，在所有的实体瘤数据集中也是如此（图3b）。另一方面，作者还发现，T细胞浸润受阻的评分与T细胞功能失调评分，在多种肿瘤中呈现负相关，这也表明，不同类型的肿瘤，其免疫逃逸机制是有所差异的，比如在肾细胞癌中由于高水平的CTL浸润，肿瘤会采取令T细胞功能失调的策略，而在肺鳞癌中，肿瘤会采取阻止CTL的浸润避免受到杀伤（图3c,d）。
图3
4.TIDE能预测免疫检验点抑制剂疗法的响应情况
根据给出的T细胞功能失调和浸润受阻的评估算法，作者进一步整合这两个特征用于预估免疫检验点抑制剂的临床疗效。作者基于已发表的anti-PD1和anti-CTLA4两种抗体药治疗黑色素瘤患者的肿瘤表达谱和临床预后数据，利用TIDE算法进行评估。在CTL高浸润的肿瘤中，TIDE将每个肿瘤的表达谱与T细胞功能失调特征相关联，并预测与T细胞功能失调高度相关的肿瘤为无应答者（Non-responder）；已有研究表明免疫检验点抑制剂可增强CTL的浸润，因此CTL低浸润的肿瘤患者仍可从免疫疗法中获益，因此，在CTL低浸润的肿瘤中，TIDE将每个肿瘤的表达谱与T细胞浸润受阻特征相关联，并预测具有阻碍T细胞浸润的抑制性细胞的肿瘤为无应答者（图4a-c）。之后作者利用ROC曲线和AUC（ROC曲线下面积）评估TIDE预测免疫检验点抑制剂临床疗效的性能。与之前广泛使用的疗效评估生物标志物PD-L1表达水平、干扰素γ响应以及肿瘤突变负荷相比，TIDE有着更强的预测性能（图4d-i）。此外，TIDE预测评分高的肿瘤患者，不仅对免疫检验点抑制剂响应差，而且显著预后不良（图4j-l）。
图4
5.TIDE功能失调评分能预测免疫检验点抑制剂的耐药性
作者在已发表的anti-CTLA4耐药小鼠模型实验数据中，利用TIDE功能失调评分为免疫检验点抑制剂耐药相关基因进行排序，筛选到Serpinb9这一基因（图5a,b）。在两项anti-CTLA4抗体药治疗临床研究中，SERPINB9的表达与较差预后显著相关（图5c）。作者进一步通过CRISPR–Cas9技术构建Serpinb9敲除B16F10细胞株（图5d），并与Pmel-1细胞毒性T细胞共培养发现，与对照组相比，Serpinb9敲除的B16F10细胞对T细胞介导的杀伤更加敏感（图5e），而Serpinb9过表达的B16F10细胞则对T细胞介导的杀伤具有耐受性（图5f）。这些结果提示，在免疫检验点抑制剂治疗期间，SERPINB9在癌细胞中的高表达能帮助其躲避T细胞介导的杀伤作用。
图5
讨论
本文作者开发了一种名为TIDE算法，该算法整合了T细胞功能失调和T细胞浸润受阻的特征基因，为肿瘤免疫逃避构建数学模型。TIDE不但能预估免疫检验点抑制剂疗法的响应情况，并且通过TIDE的预测，能帮助筛选免疫检验点抑制剂耐药性的调节因子，为进一步解决免疫治疗的耐药性提供基础。TIDE还能帮助肿瘤医生找出那些更有可能从免疫治疗中获益的患者。在前瞻性临床试验中，测试TIDE在免疫检验点抑制剂疗法决策中的临床效用将是非常有意义的。随着新的肿瘤免疫临床数据以爆炸方式的速度增长，作者希望在未来的能越来越多地通过计算建模和数据集成的方式，用于改进免疫检验点抑制剂疗效的预测以及鉴定新的免疫治疗靶标。
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