從突變到新抗原：腫瘤與免疫系統之間的一場豪賭

10-05

4 人贊了文章

借用大叔的一句話：願賭服輸的決定就是「對」的決定

突變是腫瘤發生的開始，然而腫瘤細胞通過累積突變獲得生存或生長優勢的同時，也可能是「自我毀滅」的開始[1]。突變都有可能是「非同義突變（nonsynonymous mutations）」，會改變氨基酸編碼序列，導致腫瘤細胞表達正常細胞所沒有的異常蛋白。這些異常蛋白，如果在細胞內（腫瘤細胞或APCs）被降解成短肽段（抗原表位），與MHC-I類或MHC-II類分子高親和力結合，並以複合物形式呈遞到細胞表面，被T細胞識別為「非己（non-self）」，引起T細胞活化，進而腫瘤細胞被效應T細胞攻擊和清除（如圖1）[2]。這種會引起T細胞活化的異常蛋白即我們所稱的「新抗原（neoantigen）」，能夠產生新抗原的突變即為具有免疫原性的突變（immunogenic mutation）。

圖1. 新抗原表位形成及被T細胞識別的過程

一方面腫瘤通過不斷突變演變和進化；另一方面，恰恰是突變產生的新抗原觸發了T細胞抗腫瘤免疫的開始（cancer-immune cycle的第1步，如圖2）。正是這種開始決定了腫瘤的免疫表型（Immune-desert tumor，Immune-excluded tumor，Infl-amed- tumor），決定了腫瘤對某種免疫治療的敏感性[3]。腫瘤突變是隨機概率事件，無法預測無法推算下一個突變是什麼，這時腫瘤與免疫系統勢必在進行一場豪賭：隨機突變，會不會是免疫原性。現在我們手裡握著I-O治療（PD-1/PD-L1抑製劑）的賭注，我們又該怎麼去下這個賭注？這是一個非常困難的賭注，有太多因素影響著突變是否能夠產生新抗原。從腫瘤的「底牌」（突變）去分析，會不會增加勝算？那麼我們知道的有哪些？

圖2. Cancer-immune cycle and Cancer-immune set point

1. 突變數量

基於全基因組，全外顯子或target panel測序，我們已經可以知道腫瘤基因組去除胚系突變（germline mutation）後的體細胞突變數量（somatic mutation），即腫瘤突變負荷（tumor mutation burden, TMB）。一般以腫瘤非同義突變總數量或每1Mb（1兆鹼基）的突變數量來表示，10/1Mb的突變相當於腫瘤基因組編碼區含有150個非同義突變[4]。然而，其中只有10%的非同義突變可以產生與MHC高親和力結合的突變肽段[3]。而能夠與MHC高親和力結合的肽段又只有1%能夠被腫瘤患者體內的T細胞識別[5]。也就是說150個非同義突變，最終可能也只產生1-2個新抗原。

雖然，從突變到產生新抗原，每一步都有很大折損，但理論上TMB越高，最後能夠被T細胞識別的新抗原產生也越多。基於此，以我們非常熟知的每種腫瘤TMB來分析（圖3）賭註： TMB>10/1Mb的黑色素瘤，經常會產生新抗原（frequently），對PD-1/PD-L1抑製劑敏感，這是黑色素瘤對PD-1/PD-L1抑製劑效果更好的原因之一；很大一部分腫瘤TMB> 1/1Mb，< 10/Mb，能夠產生新抗原（regularly），對PD-1/PD-L1抑製劑可能敏感，有些需要聯合治療來增加新抗原的產生。例如在臨床上，不經過篩選，確實也看到了NSCLC一部分患者對PD-1/PD-L1抑製劑有效；而腫瘤TMB<1/Mb，幾乎不太可能產生新抗原（occasionally），對PD-1/PD-L1抑製劑不敏感。研究發現，TMB越高，確實腫瘤部位免疫殺傷活性越大（圖4）[6]。臨床研究的數據也表明多個瘤種PD-1/PD-L1抑製劑治療ORR確實與TMB成正相關（圖5）[2]。

圖3. 腫瘤TMB及產生新抗原的可能性

圖4. 腫瘤TMB與免疫殺傷活性的關係

圖5. 腫瘤TMB與ORR的關係

2. 突變類型

基於TMB數量的分析，我們會提高賭注的勝算，但不會完勝，因為像上述的並不是所有的非同義突變都會產生被T細胞識別的新抗原。某些新抗原具有免疫優勢，免疫系統會對這些新抗原「念念不忘」，而忽略掉另外一些新抗原[4]。如果知道某種突變類型與新抗原存在必然關聯，那麼我們的賭注可能會接近完勝。不幸的是，每個腫瘤突變產生的新抗原幾乎是獨一無二的存在[7]。在~20,000個黑色素瘤中發現了20種新抗原，但是不同腫瘤個體出現相同新抗原在的概率非常低（圖6）[8]。雖然看到這樣的結果很沮喪，但我們依然能夠尋找到一些規律和提示：

圖6. 相同新抗原出現在不同個體的概率

1）驅動突變很少產生新抗原

驅動突變形成新抗原是最理想的狀態，因為同一個腫瘤內幾乎所有腫瘤細胞都具這種突變，如果產生新抗原，那麼針對新抗原的T細胞能消滅大部分腫瘤細胞。可惜的是，驅動突變很少產生新抗原，在~20,000個黑色素瘤中發現的20種新抗原，只有8%的新抗原來自驅動突變，而92%的新抗原來自非驅動突變（passenger mutation）（圖7）[4]。這也是EGFR突變患者PD-1/PD-L1抑製劑療效沒有野生型患者好的原因之一：TMB低，且EGFR突變本身不能產生新抗原。而KRAS突變患者卻中了「彩票」，KRAS G12D突變能夠產生與HLA-C*08:02高親和力結合的新抗原，而被T細胞識別（圖8）[9,10]。而且，KRAS G12D突變產生的新抗原也不是獨一無二僅出現在個別突變患者體內，已經發現同1種新抗原會重複出現在多個突變患者體內[7]。KRAS突變對PD-1/PD-L1抑製劑敏感更重要原因可能是能夠產生新抗原，並非單純是TMB高。KRAS突變類型與HLA結合的親和力，及能不能定性預測PD-1/PD-L1抑製劑敏感性值得深入研究。

圖7. 驅動突變和非驅動突變產生新抗原的比例

圖8. KRAS G12D突變產生新抗原及被T細胞消滅的過程

2）與原編碼序列差異越明顯的突變越容易產生被T細胞識別的新抗原

突變與原編碼序列差異越明顯，產生異常蛋白外源性即「非己」特徵越明顯，免疫原性越強。腫瘤突變中95%的突變是點突變（substitutions），其餘包括插入/刪除突變（insertion/deletion），或移碼突變（frame shift）[3,11]。很明顯，插入/刪除及移碼突變導致氨基酸序列和空間結構改變會比較大，與MHC分子結合的親和力會更強，被T細胞識別為新抗原的可能性越大（圖9）[3]。在黑色素瘤的研究發現，某些對CTLA-4抑製劑持續應答的患者新抗原具有共同保守的4肽序列表位，與病原體序列非常相似，易於被T細胞識別，這可能是黑色素瘤患者對免疫檢查點抑制敏感的真正原因，而不是單純的TMB高。只是TMB越高，出現4肽序列表位的可能性越高[12]。這個時候我們回過頭來想想，是不是只關注了各瘤種TMB高低那張圖的上半部分，卻忽略了下半部——各瘤種的突變類型完全不一樣（圖10）。基於突變類型的分析，是不是賭注的勝算會更大？

圖9. 突變類型與免疫原性

圖10. 腫瘤TMB及突變類型特徵

雖然有很多未知，但我們對腫瘤突變的「底牌」，從數量到類型的了解會越來越清晰，我們可以測序知道所有會產生異常蛋白的突變；我們可以演算能與MHC分子高親和力結合的肽段；我們可以檢測這些肽段被T細胞識別的可能性；我們可以結合液體活檢（ctDNA/CTC）動態監測突變的動態變化，預測耐葯；甚至最終我們不再祈禱腫瘤患者像中了彩票一樣有免疫原性突變，我們可以通過聯合治療增加或輸入新抗原。我們越來越接近真相，免疫治療這個賭注的勝算也越來越大。

參考文獻：

1. Hanahan D, Weinberg RA. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell 2011;144:646-74.

2. Yarchoan M, Johnson BA, 3rd, Lutz ER, Laheru DA, Jaffee EM. Targeting neoantigens to augment antitumour immunity. Nature reviews Cancer 2017.

3. Chen DS, Mellman I. Elements of cancer immunity and the cancer-immune set point. Nature 2017;541:321-30.

4. Schumacher TN, Schreiber RD. Neoantigens in cancer immunotherapy. Science 2015;348:69-74.

5. Kristensen VN. The Antigenicity of the Tumor Cell - Context Matters. The New England journal of medicine 2017;376:491-3.

6. Rooney MS, Shukla SA, Wu CJ, Getz G, Hacohen N. Molecular and genetic properties of tumors associated with local immune cytolytic activity. Cell 2015;160:48-61.

7. Tran E, Robbins PF, Rosenberg SA. Final common pathway of human cancer immunotherapy: targeting random somatic mutations. Nature immunology 2017;18:255-62.

8. Forbes SA, Beare D, Gunasekaran P, et al. COSMIC: exploring the worlds knowledge of somatic mutations in human cancer. Nucleic Acids Res 2015;43:D805-11.

9. Tran E, Robbins PF, Lu YC, et al. T-Cell Transfer Therapy Targeting Mutant KRAS in Cancer. The New England journal of medicine 2016;375:2255-62.

10. June CH. Drugging the Undruggable Ras - Immunotherapy to the Rescue? The New England journal of medicine 2016;375:2286-9.

11. Vogelstein B, Papadopoulos N, Velculescu VE, Zhou S, Diaz LA, Jr., Kinzler KW. Cancer genome landscapes. Science 2013;339:1546-58.

12. Snyder A, Makarov V, Merghoub T, et al. Genetic Basis for Clinical Response to CTLA-4 Blockade in Melanoma. The New England journal of medicine 2014.

13. Lawrence MS, Stojanov P, Polak P, et al. Mutational heterogeneity in cancer and the search for new cancer-associated genes. Nature 2013;499:214-8.