個性化腫瘤mRNA疫苗開發方案:從腫瘤新抗原預測到mRNA疫苗製備

2025-08-28
癌症治療曆經數百年發展,經曆了從手術、放療、化療到靶向治療的演變。手術、放療、化療緩解症狀的同時伴隨腫瘤複發、副作用等問題。而近十年,人類邁入了以免疫療法為核心的精準醫療時代,不再是直接攻擊腫瘤,而是通過“喚醒”和“賦能”患者自身的免疫係統,使其能夠精準識別並清除癌細胞。並隨著機製的深入研究、技術突破甚至人工智能的加持,未來癌症免疫療法將更加個性化、智能化、無創化
 
 

腫瘤mRNA疫苗

腫瘤mRNA疫苗的發展曆程【1】
其中,腫瘤mRNA疫苗異軍突起,成為近些年矚目的焦點。腫瘤mRNA疫苗是一種通過遞送編碼腫瘤抗原的mRNA至人體細胞,誘導免疫係統特異性攻擊癌細胞的創新療法。相比多肽疫苗和DC疫苗,mRNA疫苗不依賴佐劑、生產成本低、可高效遞送多種抗原、不受患者HLA分型限製,還能同時激活細胞免疫與體液免疫,也不會存在DNA疫苗整合宿主基因組導致突變的風險,其多價設計也有望解決腫瘤異質性和耐藥問題【1】。
腫瘤mRNA疫苗需要高效的遞送載體和合適的輸注方式才可發揮作用。目前,遞送載體主要有病毒載體、病毒樣顆粒載體和脂質納米顆粒(LNP)載體,LNP應用最廣泛,能保護mRNA免於降解,延長體內循環時間【2】。

 

腫瘤新抗原

腫瘤新抗原的發展曆程【3】
腫瘤mRNA疫苗分為個性化疫苗與通用型疫苗兩種。其中個性化腫瘤mRNA疫苗根據個人的突變分布和HLA表型選擇更高免疫原性的腫瘤新抗原Neoantigen組合,實現精準醫療【2】。
新抗原的產生與抗原呈遞【3
腫瘤新抗原是由於腫瘤細胞基因組突變(SNVs、InDels、Fusions)、異常轉錄變異體或翻譯後修飾而產生的異常蛋白質片段,在正常細胞中不存在[3]。免疫係統能夠將其識別為“非己”物質,從而激活T細胞發動精準攻擊。
腫瘤新抗原優勢在於:
  1. 精準靶向腫瘤細胞:新抗原源於腫瘤特有突變,僅表達在癌細胞表麵,顯著降低對正常組織的脫靶毒性風險。
  2. 激活雙重免疫應答:mRNA疫苗遞送的新抗原可同時誘導CD8⁺和CD4⁺ T細胞活化,產生強效且持久的抗腫瘤免疫。
  3. 高度個體化設計:基於患者特異性突變譜定製新抗原組合,克服腫瘤異質性並兼容PD-1等聯合療法提升療效。

圖源自Technology Networks

 

腫瘤新抗原預測流程【3】

 

個性化腫瘤mRNA疫苗如何發揮作用?

個性化腫瘤mRNA疫苗即通過基因測序靶向預測並篩選患者腫瘤新抗原,將選定新抗原序列整合至mRNA載體,通過LNP包封從而製備mRNA疫苗。疫苗通過LNP遞送編碼腫瘤新抗原的mRNA至抗原呈遞細胞(APC),在胞質內翻譯表達新抗原蛋白;APCs將新抗原蛋白降解為短肽段(抗原表位),與主要組織相容性複合體Ⅰ(MHC-Ⅰ)結合,激活CD8+T細胞,進一步分化為細胞毒性T淋巴細胞,直接殺傷腫瘤細胞。同時分泌的抗原還可能進入MHC-Ⅱ呈遞途徑,激活CD4+T細胞,促進B細胞產生腫瘤特異性抗體,進一步增強免疫反應【2】。

當前AI技術正在革新個性化腫瘤mRNA疫苗。早在2016年,Moderna便引入AI進行個性化腫瘤mRNA疫苗序列設計,在2023年與OpenAI全麵合作;BioNTech在2023年收購InstaDeep進一步深化AI賦能;2025年初,美國星際之門計劃開啟(軟銀、OpenAI、甲骨文等頂尖科技巨頭領銜),注資5000億美金,甲骨文CEOLarry Ellison在發布會上表示,計劃落地後將助力AI增效,將個性化腫瘤mRNA疫苗的開發時間壓縮至48小時。這種策略不經有望克服腫瘤異質性帶來的治療障礙,還可能大幅壓縮患者等待時間。
Precedence Research報告顯示,預計到2034年,全球mRNA療法市場規模將達426.4億美元。

 

2025年8月8日,國家自然科學基金委員會發布賦能藥物創新的RNA基礎研究重大研究計劃2025年度項目指南“關於發布賦能藥物創新的RNA基礎研究重大研究計劃2025年度項目指南的通告”。指南開篇強調“麵向RNA藥物創製的國家重大需求”。2025年擬資助(培育項目30-40項 × 80萬/項 + 重點支持項目3-5項 × 300萬/項),申請書提交日期為2025年9月15日-2025年9月22日16時

 

https://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab434/info95398.htm

全麵推進腫瘤mRNA疫苗的研究與產業化發展。表觀生物與琿信生物達成戰略合作協議。雙方將聚焦腫瘤mRNA疫苗技術及其相關產品領域,展開深度戰略合作。期望攜手為推動中國生物醫藥產業的創新與發展貢獻一份力量,造福腫瘤患者。

我們正式推出從腫瘤新抗原預測到mRNA-LNP製劑製備的一站式服務:

圖片

 

圖片
個性化腫瘤mRNA疫苗開發方案

 

腫瘤新抗原發現

1. 經典方案

  • 腫瘤組織:WES(15 G)+mRNA-seq(10G

  • 全血:WES(10 G

分析內容:體細胞突變(Mutations)、單核苷酸突變(SNVs)、插入/缺失(InDels)、融合基因(Fusions

 

2. 全基因組方案

  • 腫瘤組織:WGS(90 G)+WES(15 G)+mRNA-seq(10 G

  • 全血:WGS(90 G)+WES(15 G

分析內容:Mutations、SNVs、InDels、Fusions、結構變異(SVs)、拷貝數變異(CNVs)、異常剪接連接點(Junctions

 

3. 聯合翻譯組方案

  • 腫瘤組織:WES(15 G)+longRNA-seq(15 G)+Ribo-seq(100 M

  • 正常組織:longRNA-seq(15 G)+Ribo-seq(100 M

  • 全血:WES(10 G

分析內容:Mutations、SNVs、InDels、Junctions、Fusions、腫瘤特異性翻譯事件

質粒構建

NeoDesign序列優化與設計基因合成載體構建質粒生產

mRNA批生產

模版製備體外轉錄(IVT)純化與質控批次擴增

mRNA-LNP製劑批生產

LNP配方設計mRNA-LNP封裝純化與濃縮GMP生產

質檢交付4 mg mRNA-LNP製劑(供8次注射,GMP級,可用於IIT或者臨床前研究)

 

 

研究方案與案例

 

經典方案:WES+mRNA-seq

WES全外顯子測序專注編輯蛋白質的區域,即外顯子組。這部分雖然隻占整個基因組的1~2%,但包含了大約85%的致病突變[4]WES檢測突變,mRNA-seq檢測突變基因的轉錄表達水平。

優勢:成本較低,分析流程成熟。

局限:WES無法發現非編碼區突變或較大結構變異,錯過潛在的新抗原來源;mRNA-seq不能直接證明突變蛋白被翻譯或呈遞。

 

📑研究案例:

1. 《Nature》A neoantigen vaccine generates antitumour immunity in renal cell carcinoma[5]

這項I期臨床試驗研究了個性化新抗原疫苗在9名高風險腎細胞癌患者中的應用,通過WESRNA測序識別體細胞突變,優先選擇驅動基因突變、高表達、克隆性突變等高質量新抗原,設計成15-33個氨基酸的合成長肽並分為4個肽池製備疫苗。結果顯示,中位隨訪40.2個月後無一例患者複發,所有患者均產生了針對疫苗抗原的T細胞免疫反應,包括對VHL、PBRM1、BAP1等關鍵驅動基因突變的反應,77.8%的患者檢測到抗自體腫瘤反應性,證明了個性化新抗原疫苗在低突變負荷腫瘤中的可行性和免疫原性。

2. 《Nature》Personalized RNA neoantigen vaccines stimulate T cells in pancreatic cancer[6]

這項研究使用WES識別體細胞突變、RNA-seq確認突變基因表達、HLA分型確定限製性元件,結合生物信息學算法預測和排序新抗原免疫原性,成功開發出個體化mRNA新抗原疫苗治療胰腺癌。研究還創新性地運用TCR Vβ測序開發CloneTrack方法追蹤疫苗擴增的T細胞克隆,並通過單細胞RNA/TCR測序深入分析T細胞功能,證明了該疫苗能有效激活新抗原特異性T細胞應答並顯著延長患者無複發生存期。

 


 

全基因組方案:WGS+WES+mRNA-seq

WGS覆蓋全基因組,可以檢測非編碼區、SVs和CNVs,能發現WES遺漏的內部SV、基因融合斷點和可變剪接位點[7,8]

優勢:檢測全基因組範圍所有突變,包括非編碼區的新抗原。

局限:成本稍高、數據量大、分析時間延長

 

📑研究案例:

1. 《Cancer Discovery》Genomes for Kids: The Scope of Pathogenic Mutations in Pediatric Cancer Revealed by Comprehensive DNA and RNA Sequencing[9]

這項研究通過三組學聯合分析(WGS、WES、RNA-seq)對309例兒童癌症患者進行綜合突變分析。研究在體細胞突變層麵檢出平均每例3個致病性變異,包括基因融合(36%)、增強子劫持(8%)和微缺失(15%)等複雜結構變異;在胚係突變分析中發現18%患者攜帶癌症易感變異,其中55%與腫瘤發生直接相關。三組學聯合的核心優勢在於WGS檢測結構變異和非編碼區突變,WES精確識別編碼區點突變,RNA-seq驗證功能影響和異常表達,相互補充實現了比單一測序平台更全麵的突變譜解析,最終86%患者獲得臨床可操作的基因組信息。

 

2. 《PNAS》Integrated mutational landscape analysis of uterine leiomyosarcomas[10]

這篇研究采用WGS、WES和RNA-Seq三種測序技術的整合分析策略,對83例子宮平滑肌肉瘤進行了全麵的基因組學分析。研究通過聯合突變分析識別了體細胞SNV、InDel、CNV、FusionSV等多層次基因組改變,發現TP53(43.9%)、ATRX(30.4%)、PTEN(4.9%)和新識別的MEN1(6.1%)為顯著突變的驅動基因。突變特征分析揭示25%的腫瘤具有同源重組修複缺陷(HRD)特征,2%具有微衛星不穩定(MSI)特征,76%的樣本存在染色體複雜重排。基於這些分子特征,研究通過PDX模型驗證了PARP抑製劑、BET抑製劑和PI3K抑製劑的治療潛力,為子宮平滑肌肉瘤的精準治療提供了重要的基因組學依據。


聯合翻譯組方案:WES+longRNA-seq+Ribo-seq

 

 

2025年5月,麻省理工在《Science》發表了關於胰腺癌隱秘抗原的文章,該研究發現了胰腺癌中由HLA-I分子呈遞的非典型抗原肽,這些抗原主要來源於lncRNA、UTR及內含閱讀框,具有高度的癌症特異性[11]。longRNA-seq可用時檢測mRNA和lncRNA;Ribo-seq可提供突變肽段真實翻譯的證據;過濾掉未翻譯的突變肽段;鑒定難以識別的非經典開放閱讀框等;發現遺漏的潛在新抗原等[12]

優勢:最大限度挖掘新抗原來源,可發現非經典ORF翻譯出的肽段;增強候選新抗原的可信度,降低假陽性率[13]

局限:樣本要求嚴格,成本稍高,數據分析複雜。

 

📑思路參考:

1. 《Science》:Pancreatic cancer-restricted cryptic antigens are targets for T cell recognition[11]

該gai研yan究jiu首shou次ci係xi統tong性xing地di證zheng明ming了le胰yi腺xian癌ai中zhong存cun在zai大da量liang癌ai症zheng特te異yi性xing的de隱yin性xing抗kang原yuan,這zhe些xie來lai源yuan於yu非fei編bian碼ma基ji因yin組zu區qu域yu的de肽tai類lei分fen子zi具ju有you良liang好hao的de免mian疫yi原yuan性xing,可ke作zuo為wei新xin的de免mian疫yi治zhi療liao靶ba點dian。這zhe為wei突tu變bian負fu荷he較jiao低di的de胰yi腺xian癌ai等deng實shi體ti瘤liu提ti供gong了le全quan新xin的de免mian疫yi治zhi療liao策ce略lve,有you望wang擴kuo大da癌ai症zheng免mian疫yi治zhi療liao的de適shi用yong範fan圍wei,特te別bie是shi對dui傳chuan統tong免mian疫yi檢jian查zha點dian抑yi製zhi劑ji治zhi療liao無wu效xiao的de患huan者zhe群qun體ti。

 

2. 《Nat Biotechnol》:Unannotated proteins expand the MHC-I-restricted immunopeptidome in cancer[12]

這項研究通過結合核糖體分析和質譜技術,發現了數千個來自未注釋開放閱讀框(nuORFs)的MHC-I呈遞肽段,證明nuORFs可ke作zuo為wei癌ai症zheng特te異yi性xing抗kang原yuan的de重zhong要yao來lai源yuan,通tong過guo體ti細xi胞bao突tu變bian和he癌ai症zheng富fu集ji翻fan譯yi兩liang種zhong機ji製zhi擴kuo展zhan了le潛qian在zai的de新xin抗kang原yuan庫ku,為wei癌ai症zheng免mian疫yi治zhi療liao提ti供gong了le新xin的de靶ba點dian和he策ce略lve。

 

3. 《Nat Commun》:Global proteogenomic analysis of human MHC class I-associated peptides derived from non-canonical reading frames[14]

該研究首次係統性地證明了約10%的人類MHC-I類呈遞肽段來源於基因組的非編碼區域或非規範翻譯,這些隱性肽段具有獨特的生物學特征和免疫學性質,顯著增加了免疫肽組的複雜性,擴展了CD8+ T細胞免疫監視的範圍,為腫瘤免疫治療中尋找新型腫瘤抗原提供了重要的理論基礎和技術路徑。


 

NeoDesign序列優化與設計

 

多價腫瘤新抗原mRNA疫苗(如結合20-30個抗原肽)可增強免疫原性,但序列設計麵臨挑戰:多肽隨機組合和同義密碼子會產生海量序列選項,導致linker過多、意外新抗原生成、複雜蛋白結構和mRNA不穩定等問題。這些可能降低疫苗的安全性和效能(如免疫逃逸或降解加速)。

NeoDesign[15]工具可從多肽組合生成的序列池中選擇最優蛋白序列,並為後續mRNA序列設計提供指導。

候選的腫瘤新抗原輸入NeoDesign(通常10-30個),輸出最優蛋白序列和λ建議。NeoDesign的流程分為四個模塊:

  • Library Construction(庫構建)

  • Optimal Path Filtering(最優路徑過濾)

  • Linker Addition(連接子添加)

  • λ-Evaluation(λ評估)

NeoDesign的架構[15]

 


 

生產流程

 

質粒生產

 

mRNA生產

 

 

mRNA-LNP生產