胶质细胞瘤
(glioblastoma,
GBM
)
免疫治疗面临的关键阻碍是T细胞耗竭。T细胞耗竭指的是持续抗原暴露引起的T细胞效应功能逐渐缺失的分化状态。耗竭性T细胞分为
前体耗竭T细胞
(progenitor-exhausted T,
Tex-prog
)
和
终末耗竭T细胞
(terminally exhausted T,
Tex-term
)
【1,2】
。Tex
-
prog高表达PD-1和TCF1,呈现干细胞状态,其保留T细胞的多功能性和对免疫治疗的反应性
【2,3】
。Tex
-
prog可以继续分化为Tex
-
term,Tex
-
term高表达TOX、PD-1和TIM-3,并具有更强的细胞毒效应但寿命较短且不再自我更新
【4】
。因此,Tex
-
prog的维持是构建免疫治疗响应
肿瘤微环境
(tumor microenvironment,
TME
)
的重要因素
【3,5】
。既往研究认为肿瘤细胞抗原直接与T细胞相互作用促进T细胞耗竭
【6,7】
;与此同时,肿瘤浸润
肿瘤相关巨噬细胞
(tumor-associated macrophages,
TAMs
)
和
树突状细胞
(dendritic cell,
DC
)
【8,9】
。因此,T细胞耗竭分化的具体抗原刺激来源仍然不甚了解。
2025年1月14日,
Immunity
杂志在线发表美国杜克大学医学院病理系
Peter E. Fecci
研究团队题为
Antigen presentation by tumor-associated macrophages drives tumor-infiltrating T cells from a
progenitor exhaustion state to terminal exhaustion
的研究文章。
这项研究
揭示TAMs而非肿瘤细胞的抗原提呈介导肿瘤浸润T细胞从前体耗竭状态向终末耗竭状态分化,靶向TAMs促进前体耗竭细胞比例增加和免疫检查点抑制剂的反应性,为增强临床免疫治疗抗肿瘤提供新的策略。
首先,作者使用CT2A种植GBM模型确认GBM内Tex
-
term
(PD1
+
Ly108
-
TIM3
+
)
浸润较多而Tex
-
prog
(PD1
+
Ly108
+
TIM3
-
)
浸润较少。这表明GBM内
前体耗竭与终末耗竭比值
(progenitor exhaustion-to-terminal exhaustion ratio,
PETER
)
低,提示存在Tex
-
prog向Tex
-
term的分化。在其他实体肿瘤如黑色素瘤和肺肿瘤中也发现类似的表型。作者从肿瘤种植的9到21天的每隔3天监测TME内耗竭T细胞,进一步证实浸润CD8
+
T细胞在第15天到达峰值,而PD1
+
CD44
+
T细胞则逐渐增加至21天,且肿瘤内PETER值随时间显著降低。随后,作者对肿瘤分选的CD8
+
T细胞进行scRNA-seq检测,分析鉴定6群细胞,包括2群Tex
-
term
(Tex-term-early和Tex-term-late)
、1群Tex-int、1群Tex
-
prog、1群Xcl
+
-Tcm和1群初始样T细胞
(naïve like-T)
。Tex
-
prog表达效应基因
(
Ifnγ
和
Tbx21
)
、干细胞基因
(
Cd28
、
Il7r
和
Tcf7
)
而耗竭相关基因则较少;Tex-int则上调表达耗竭相关基因
(
Pdcd1
、
Tox
和
Entpd1
)
并下调效应
(
Klrg1
)
和记忆相关基因
(
Tcf7
和
Il2
)
;Tex
-
term表达细胞毒相关基因
(
Gzmb
、
Gzm
a和
Gzmk
)
;Tex-term-late则高表达耗竭相关基因
(
Pdcd1
、
Tox
、
Havcr2
和
Entpd1
)
并丢失
Tcf7
表达。类似的,KEGG分析发现Tex
-
prog富集迁移、分化、通讯和细胞因子/趋化因子反应通路,而Tex-term-late则富集细胞毒作用通路。拟时态分析和TCR-seq联合分析证实肿瘤内存在Tex
-
prog/Tex-int/Tex-term-late和Tex
-
prog/ Tex-int/Tex-term-early的发育路线。
随后,作者猜测抗原特异性的TCR激活诱导Tex
-
prog向Tex-term的分化。为此,作者构建CT2A表达TRP2抗原
(CT2A-TRP2)
并配合CT2A-TCR的CD8
+
T细胞或来自于OT1小鼠的CD8
+
T细胞过继实验进行验证。流式分析表明肿瘤CT2A-TCR的CD8
+
T细胞数量明显多于OT1对照CD8
+
T细胞,且CT2A-TCR的CD8
+
T细胞获得更高的Tex-term表型,表明
T细胞需要同源抗原刺进后分化为Tex-term。
作者首先思考是否肿瘤细胞与T细胞之间的抗原结合促进耗竭分化。但是,将肿瘤细胞的β2m敲除后并不影响Tex-term和Tex
-
prog的比例,表明T细胞接受的抗原信号并非来自于肿瘤细胞。之后,作者分析
抗原提呈细胞
(antigen presentation cell,
APCs
)
与T细胞之间的互作。胶质瘤内可能的APCs包括DC、单核细胞、TAMs和小胶质细胞。公共数据分析分析发现大量TAMs与CD8
+
T细胞结合,且TAMs占肿瘤免疫细胞的40%,提示TAM可能是最丰富的APCs。使用GFP标记的CT2A种植瘤发现单核细胞、TAMs、DC和小胶质细胞均具有吞噬肿瘤抗原的能力
(GFP
+
)
;另外,DC和TAMs相比于其他APCs具有更高的MHC-I分子表达;在OVA-CT2A种植胶质瘤后流式分析SIINFEKL加载的APCs,发现TAMs具有最高的SIINFEKL提呈。总之,
上述数据表明TAMs最有可能是TME中吞噬和抗原交叉提呈的APC。
为了直接证实TAMs对Tex
-
prog分化的作用,作者在CCR2
-/-
小鼠中种植CT2A胶质瘤并格外给予anti-CSF1R抗体。CCR2敲除配合anti-CSF1R抗体显著降低肿瘤内TAMs数量。与此同时,TAMs敲除小鼠肿瘤内PETER值明显增高,且Tex
-
prog数量与肿瘤内残存的TAMs数量强相关。值得注意的是,
DC和小胶质细胞敲除并没有类似的表型
。这种TAMs依赖的Tex
-
prog进一步分化在其他肿瘤内也存在。随后,在体外肿瘤来源的TAMs、肿瘤细胞和OT1来源T细胞共培养实验进一步证实TAMs直接促进Tex
-
prog向Tex-term的分化。这些数据表明
Tex-prog向Tex-term的分化并不依赖肿瘤细胞,而是TAMs介导的抗原交叉提成。
T细胞TCR信号单独刺激可能并不足以完成分化诱导,APCs与T细胞之间其他配体-受体信号是否发挥作用?作者在scRNA-seq数据中分析TAMs与Tex
-
prog之间的结合。分析发现TAMs表面分子涉及抑制
(PD-L1、SPP1和GALECTIN)
、刺激
(CD86)
、细胞黏附
(ICAM和JAM)
和迁移
(CXCL)
通路;相比于Tex-term,Tex
-
prog具有更高的细胞黏附
(
Itgb1
、
Itgb2
和
Itga4
)
、刺激
(
Cd28
)
和迁移
(
Cxcr3
)
分子富集。在人胶质瘤公共数据中使用CellChat发现CD8
+
T细胞具有更高的“传入结合”而较低的“传出结合”强度,提示CD8
+
T细胞接受信号;TAMs则具有相同的“传入结合”和“传出结合”强度,提示
TAMs的信息中心地位
。
最后,作者验证敲除TAMs引起PETER增加是否会增强免疫治疗的效果。为此,团队使用免疫治疗抵抗
(GBM)
和免疫治疗敏感
(MC38)
两种肿瘤模型。在GBM模型中,虽然TAMs敲除并没有促进α-PD1的响应性,但TAMs敲除和α-PD1联合显著增加肿瘤内PETER值;然而,在MC-38模型中,α-PD1的治疗效果在TAMs敲除后显著改善。总之,
这些数据表明通过TAMs敲除增加PETER值可以在免疫治疗响应肿瘤中获得更好的治疗效果。
综上所述,这项研究
揭示肿瘤内TAMs介导的抗原提呈促进前体耗竭T细胞分化为终末耗竭T细胞,进而降低肿瘤对免疫治疗的反应性,靶向肿瘤内TAMs-T细胞相互作用可能作为促进免疫治疗的新策略。
https://doi.org/10.1016/j.immuni.2024.11.026
制版人:十一
1. Se Jin, Im., Masao, Hashimoto., Michael Y, Gerner., Junghwa, Lee., Haydn T, Kissick., Matheus C, Burger., et al.(2016). Defining CD8+ T cells that provide the proliferative burst after PD-1 therapy.
Nature
, 537(7620), 0. doi:10.1038/nature19330
2. Brian C, Miller., Debattama R, Sen., Rose, Al Abosy., Kevin, Bi., Yamini V, Virkud., Martin W, LaFleur., et al.(2019). Subsets of exhausted CD8(+) T cells differentially mediate tumor control and respond to checkpoint blockade.
Nat Immunol
, 20(3), 0. doi:10.1038/s41590-019-0312-6
3. Moshe, Sade-Feldman., Keren, Yizhak., Stacey L, Bjorgaard., John P, Ray., Carl G, de Boer., Russell W, et al.(2018). Defining T Cell States Associated with Response to Checkpoint Immunotherapy in Melanoma.
Cell
, 175(4), 0. doi:10.1016/j.cell.2018.10.038
4. Bence, Daniel., Kathryn E, Yost., Sunnie, Hsiung., Katalin, Sandor., Yu, Xia., Yanyan, Qi., Kamir J, Hiam-Galvez., et al.(2022). Divergent clonal differentiation trajectories of T cell exhaustion.
Nat Immunol
, 23(11), 0. doi:10.1038/s41590-022-01337-5
5. Nataliya, Prokhnevska., Maria A, Cardenas., Rajesh M, Valanparambil., Ewelina, Sobierajska., Benjamin G, et al.(2022). CD8(+) T cell activation in cancer comprises an initial activation phase in lymph nodes followed by effector differentiation within the tumor.
Immunity
, 56(1), 0. doi:10.1016/j.immuni.2022.12.002
6. Andrea, Schietinger., Mary, Philip., Varintra E, Krisnawan., Edison Y, Chiu., Jeffrey J, Delrow., Ryan S, Basom., et al.(2016). Tumor-Specific T Cell Dysfunction Is a Dynamic Antigen-Driven Differentiation Program Initiated Early during Tumorigenesis.
Immunity
, 45(2), 0. doi:10.1016/j.immuni.2016.07.011
7. Laura M, McLane., Mohamed S, Abdel-Hakeem., E John, Wherry.(2019). CD8 T Cell Exhaustion During Chronic Viral Infection and Cancer.
Annu Rev Immunol
, 37(0), 0. doi:10.1146/annurev-immunol-041015-055318
8. Kelly, Kersten., Kenneth H, Hu., Alexis J, Combes., Bushra, Samad., Tory, Harwin., Arja, Ray., Arjun Arkal, Rao., et al.(2022). Spatiotemporal co-dependency between macrophages and exhausted CD8(+) T cells in cancer.
Cancer Cell
, 40(6), 0. doi:10.1016/j.ccell.2022.05.004
9. Briana G, Nixon., Fengshen, Kuo., LiangLiang, Ji., Ming, Liu., Kristelle, Capistrano., Mytrang, Do., Ruth A, Franklin., et al.(2022). Tumor-associated macrophages expressing the transcription factor IRF8 promote T cell exhaustion in cancer.
Immunity
, 55(11), 0. doi:10.1016/j.immuni.2022.10.002
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(*排名不分先后)