
第一层是数据整合。研究者整合了四个公开发布的皮肤癌单细胞RNA测序数据集,覆盖了不同亚型和不同治疗背景的患者样本,再与健康人皮肤单细胞图谱合并,构建了一张包含超过12万个细胞的肿瘤-正常组织集成图谱。第二层是知识增强。团队从UniProt、人类蛋白质图谱、GTEx、ProteomicsDB等公共资源中提取了候选靶点的七项关键特征,包括是否定位在细胞表面、在肿瘤细胞中的表达比例、在肺/心脏/脑等“重要器官”组织中的RNA和蛋白质表达水平等,并对每项特征进行了定量评分。第三层则是利用三个独立的大语言模型(GPT-4o、Claude-3.7和Gemini-2.5-Pro)进行权重优化和靶点提名。模型在1000次独立模拟中反复权衡各个特征的重要性,最终共同指向了排名第一的靶点——GPNMB。

GPNMB是一种I型跨膜糖蛋白,此前已知在多种肿瘤中异常高表达,但也曾在抗体-药物偶联物(ADC)的临床开发中因疗效不佳而被放弃。然而,CAR-T细胞相较于抗体药物具有更强的增殖能力、组织穿透能力和持久性,有可能在同一个靶点上“后来居上”。研究团队首先验证了GPNMB在多种实体瘤和血液肿瘤中的表达情况——TCGA数据分析显示,GPNMB不仅在黑色素瘤中显著上调,在胆管癌、胶质母细胞瘤、胰腺癌、胃癌等多种恶性肿瘤中也明显高于正常组织。免疫组化和流式细胞术进一步确认了GPNMB在肿瘤细胞表面的稳定表达,而在心、肺、脑等重要器官的正常组织中表达极低。

基于此,研究者利用GPNMB抗体的轻链和重链序列构建了第二代CAR结构,成功制备了GPNMB CAR-T细胞。体外实验表明,该CAR-T细胞只在GPNMB阳性的肿瘤细胞刺激下才会活化、增殖并分泌细胞因子;在针对单核细胞白血病细胞系(U937)的杀伤试验中,GPNMB CAR-T细胞展现出高效的抗原特异性杀伤,而对GPNMB阴性的B-ALL细胞则几乎无影响。在小鼠白血病模型中,注射GPNMB CAR-T细胞的小鼠在数月内未出现任何肿瘤迹象,生存期显著延长,而对照组小鼠则迅速因肿瘤进展而死亡。
在实体瘤方面,研究团队分别在黑色素瘤和结直肠癌异种移植小鼠模型中测试了GPNMB CAR-T细胞的疗效。结果显示,接受CAR-T细胞治疗的小鼠体内T细胞显著扩增,血清中细胞因子水平明显升高,肿瘤体积大幅缩小——黑色素瘤模型中大多数小鼠达到完全缓解,结直肠癌模型中更是所有小鼠均实现了肿瘤完全清除。这些数据有力地证明了GPNMB CAR-T细胞在多种实体瘤中的广谱抗肿瘤潜力。

尽管疗效令人振奋,研究者也保持了审慎的态度。由于GPNMB CAR构建体针对的是人源抗原,无法识别小鼠GPNMB,因此在小鼠体内无法评估其潜在的“脱靶”毒性。但正常人体组织的免疫组化染色显示GPNMB在重要器官中的表达极低,同时,此前已有临床研究将靶向GPNMB的ADC药物用于多种肿瘤患者,未观察到严重的安全事件。此外,最近一例针对肺泡状软组织肉瘤患者的GPNMB CAR-T临床试验也报告了初步的抗肿瘤活性和可控的安全性。这些证据为GPNMB CAR-T的临床转化提供了初步的安全支持。
本研究展示了AI驱动的靶点发现框架的可行性和泛化潜力。该框架不仅适用于皮肤癌,还可扩展至其他肿瘤类型乃至非肿瘤疾病。随着单细胞测序数据持续累积和AI模型能力不断增强,这种“数据+知识+AI”三位一体的方法有望大幅缩短CAR-T靶点发现的周期,加速下一代细胞治疗产品的开发。当然,从动物模型到真实患者,还有很长的路要走,但GPNMB CAR-T细胞所展现出的跨癌种活性,无疑为“通用型”CAR-T疗法的实现提供了一条充满希望的道路。
参考文献
https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(26)00651-3
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