“面对新的适应证和靶点，哪种CAR-T的设计具有最佳疗效，只有上了临床才知道。但人工智能可以在上临床之前先告诉你，这个设计是不是在最优的细胞活性区间内，如果不是，AI会给出优化方案。”
上海科技大学等团队开发出人工智能工具CAR-Toner，可辅助CAR-T细胞的设计与优化。视频来源：复旦大学附属眼耳鼻喉科医院(02:15)
上海科技大学生命科学与技术学院长聘副教授王鹏实验室联合刘雪松团队和复旦大学附属眼耳鼻喉科医院吴海涛及陈健团队开发出一款人工智能（AI）工具，名为CAR-Toner。只要在该平台上输入CAR的蛋白序列，就可以得到衡量CAR-T细胞活性的评分（PCP），它还可以进一步提供优化CAR-T设计的方案。
相关论文于2024年2月14日在线发表于《细胞研究》（Cell Research）。研究人员在论文中表示，这种创新工具将推动CAR-T设计领域迈向人工智能时代。
“CAR-T的治疗能力已经远远超出肿瘤这一个适应证，它还在自身免疫性疾并纤维化疾并衰老、感染等疾病的治疗上展示出巨大的潜力。面对新的适应证和靶点，哪种CAR-T的设计具有最佳疗效，只有上了临床才知道。但人工智能可以在上临床之前先告诉你，这个设计是不是在最优的PCP区间内，如果不是，AI会给出优化方案，节省很多时间和成本。”王鹏近日接受澎湃科技专访时说。
CAR-T是“嵌合抗原受体T细胞免疫疗法”，英文全称为Chimeric Antigen Receptor T-Cell Immunotherapy。T细胞也叫T淋巴细胞，源于骨髓造血干细胞，发挥免疫功能。它就像人体内的“战士”，能够抵御肿瘤等“敌人”。嵌合抗原受体（CAR）是一种“定位导航装置”，研究人员在实验室将T细胞激活，并为其装上CAR，它就成为CAR-T细胞，变成“超级战士”，可以识别“敌人”并高效杀死它们。
在CAR-T设计中引入人工智能
王鹏实验室一直致力于破除临床上的共同瓶颈：CAR-T细胞存续时间不够长、CAR-T细胞耗竭。CAR-T细胞存续时间是指CAR-T细胞输入患者体后，在患者体内存活的时间；CAR-T细胞耗竭是指T细胞不停地重复识别抗原、杀死肿瘤的动作，最后进入耗竭状态。两者最后都会导致CAR-T细胞丧失功能。
基底信号（Tonic signaling）是影响CAR-T细胞活性的重要因素。在没有肿瘤抗原刺激的情况下，CAR-T细胞也会释放微弱的但持续不断的信号，这种信号就是基底信号，它可以让CAR-T细胞在体内存活更长时间。
在2023年3月8日以封面文章形式发表于《细胞研究》（Cell Research）的一项研究中，王鹏团队发现基底信号的强度和CAR-T细胞在体内的功能之间的关系呈山峰状分布。“如果基底信号太弱，就不能支撑CAR-T细胞在体内存续很长时间，如果基底信号太强，就会刺激CAR-T细胞进入耗竭状态。”王鹏解释说。
在这篇文章中，他们还找到了决定基底信号强弱的关键因素CAR表面静电荷分布的不均匀性。正电荷越聚集，基底信号越容易产生。经计算，他们发现CAR胞外区域表面带正电荷的斑块和基底信号的强度呈线性关系。由此，他们开发出PCP评分量表，代表基底信号的强度。
文章发布后，王鹏团队收到来自世界各地的邮件，咨询或找他们合作计算PCP。由于时间和精力有限，他们分析了来访者不能参照文章进行计算的原因：从算法本身来说，学习整个过程大约需要一周；计算过程需要用到两个外部服务器，其中一个服务器容量比较小，在他们的文章发表后，由于过量点击，不时崩坏。
于是他们想到人工智能。在谷歌DeepMind开发的蛋白质结构预测模型AlphaFold和Facebook开发的ESM2蛋白质语言模型的基础上，他们设计出了CAR-Toner。它有三个功能：一是输入CAR的序列，计算输出PCP的值；二是指导CAR的设计，告诉使用者在哪些位点做突变可以达到最优的PCP值；三是同时计算多种CAR的PCP值，告诉使用者哪个CAR最好。
“只需要点一个按钮，它就能计算出PCP，再点一下按钮，它就能告诉你哪些突变可以升降PCP，这是一个非常有想象力的应用。”王鹏说，“全世界的基础科研工作者都可以免费使用这个工具。”
为验证CAR-Toner在CAR-T设计中的潜力，王鹏团队改造了一个CAR，将其调整到最优PCP区间。
通常，四种类型的抗体和抗体替代品被用作CAR的抗原结合域，分别为：单链抗体（single chain fragment variable，scFv），源于驼类的纳米抗体VHH（Variable domain of Heavy chain of Heavy-chain antibody），源于鲨鱼的纳米抗体VNAR（Single domain shark variable domain of
new antigen receptor），和源于七鳃鳗的VLR（variable lymphocyte receptor）。
王鹏团队利用CAR-Toner比较了它们的PCP特征。分析结果表明，基于VHH的CAR在最佳PCP范围内的比例最高。“如果此刻要新开一家CAR-T公司，我建议大家用来自驼类的抗体序列做CAR-T。”王鹏说。
当下的CAR-Toner仍然存在一些问题。“我们现在可以通过人工智能工具找到升降PCP的策略，但升降PCP之后可能会产生副作用，人工智能无法解决，依然需要在实验室中验证PCP的优化方案。所以我们的设想是让人工智能提供多个方案，如果在实验室中表达出CAR后，排除其中不能稳定地在细胞上表达、或者不具备高亲和力的方案，优选最佳的方案。”王鹏说道。
未来，王鹏实验室正在设计全流程人工智能平台，只要告诉它一个想靶向的抗原，无论是肿瘤抗原、衰老抗原还是感染抗原，它可以直接给出优化好的CAR-T的设计，生产出来即可用于治疗。
FDA黑框警告影响几何
最近，美国食品药品监督管理局（FDA）要求美国所有六款已上市的CAR-T产品增加会引发T细胞癌症风险的黑框警告，在行业内引发波澜。
王鹏也关注到这件事。当地时间2024年1月24日，FDA生物制品评价与研究中心（CBER）主任Peter Marks和高级官员Nicole Verdun在《新英格兰医学杂志》（NEJM）发文指出，CAR-T产品和继发性T细胞癌症之间可能存在因果关系。“这是很严重的，”王鹏说，“这个观点出现后，学术界会探索方法去解决，产业界中有一部分人会积极改进。”
目前使用最多的CAR-T细胞的构建方法主要包括三类：以逆转录病毒和慢病毒为代表的病毒载体、转座子系统和mRNA介导的非病毒载体以及基于基因编辑的定点插入技术。两位FDA官员在前述文章中指出，目前这一代逆转录病毒载体仍存在通过基因组整合或其他机制导致癌症的可能性。例如，慢病毒载体会将自身基因组插入整合到宿主细胞基因组中，如果其插入位点在与癌症相关的DNA序列附近时，就可能导致癌症。
“短期来看，对于原先使用非病毒载体的人来说，他们可以用这个逻辑提高自己的产品壁垒；而对于原先使用病毒载体的人来说，他们会积极行动，从逻辑上规避继发性T细胞癌症的发生。一种改进的方式就是利用基因编辑技术在基因组的安全位点精确插入CAR基因序列。”王鹏告诉澎湃科技。
参考资料：https://www.nature.com/articles/s41422-024-00936-1
