TREM-1：新生儿晚发性败血症的潜在预后标志物

《Currents in Pharmacy Teaching and Learning》：TREM-1: A potential prognostic marker in newborns with late-onset sepsis

细胞因子风暴是一种致命的过度炎症反应，目前治疗手段有限。本研究开发了一种基于LCL细胞（健康供体来源的EBV转化的B细胞系）的体外模型，该模型能分泌与激活全血相似的多种细胞因子（如IL-6、IL-8、TNF-α），并保留个体间遗传差异导致的免疫应答多样性。通过预验证药物地塞米松和环孢素A，证实该模型能可靠抑制炎症因子。进一步测试18种临床COVID-19治疗药物，发现吸入型糖皮质激素地塞米松、JAK抑制剂巴瑞替尼以及抗炎药物ciclesonide和acalabrutinib对细胞因子有显著抑制作用，且模型能反映个体差异（如NF-κB核转位抑制效果因供体而异）。该模型为3R原则指导下的细胞因子风暴研究提供了高效、可扩展的体外平台。

　　
该研究旨在构建一种符合3R原则（替代、减少、优化）的细胞模型，用于COVID-19等疾病中致命性炎症风暴的机制研究和药物筛选。作者通过对比传统免疫细胞系（THP-1和Jurkat）与来源于健康供体的淋巴母细胞转化细胞系（LCL），发现LCL在保留个体遗传差异的同时，能够更真实地模拟激活全血中的复杂炎症反应。

研究首先验证了LCL细胞在激活后的功能完整性。通过多组学检测发现，LCL细胞在PMA/ionomycin刺激下可分泌IL-6、IL-8、TNF-α等主要促炎因子，且分泌水平与激活全血具有高度一致性（IL-6达24,052 pg/mL，IL-8达237,653 pg/mL）。值得注意的是，LCL细胞保留了供体特异性免疫应答差异，例如在20条不同供体的LCL细胞中，IL-10基础分泌量波动达3个数量级（从92 pg/mL到2703 pg/mL），这种个体差异在传统细胞系中无法体现。

在药物筛选方面，研究团队选取了18种已进入临床或被用于COVID-19治疗的化合物。结果显示，新型皮质类固醇吸入剂ciclesonide在10 μM浓度下表现出卓越的免疫调节能力，可同时抑制IL-6（>60%）、IL-8（>60%）、TNF-α（>90%）等促炎因子，其效果优于标准疗法baricitinib（IL-6抑制70%，但IL-8抑制仅9%）。这种差异可能源于ciclesonide的独特作用机制——通过抑制11β-羟类固醇脱氢酶活性，增强局部抗炎效果而不良导体外抑制系统性免疫。

值得关注的是，抗病毒药物remdesivir在抑制IL-8（64%）、IL-12（55%）和TNF-α（82%）方面表现出色，但其对IL-6的抑制效果存在供体差异（部分细胞系反而升高IL-6分泌）。这种个体化响应提示需要建立更精细的药物筛选体系。研究还发现，双重JAK抑制剂baricitinib在抑制IL-6（70%）、IL-12（68%）的同时，对IL-8的抑制效果较弱（9%），这与其靶向JAK1/2通路的作用特点相符。

在信号通路层面，研究创新性地引入NF-κB核转位检测。结果显示，LCL细胞在PMA/ionomycin刺激下NF-κB核转位效率达76%，与全血模型具有可比性。通过药物干预发现，新型BTK抑制剂acalabrutinib（10 μM）在抑制IL-6（>60%）的同时，对NF-κB核转位的抑制率超过60%。而传统免疫抑制剂dexamethasone（0.25 μM）在部分供体（如LCL 1823）中可降低NF-κB核转位15%，但在其他供体中效果不显著，这解释了临床使用中个体差异的根源。

研究特别强调LCL细胞的三大优势：其一，作为连续培养的B细胞模型，其分泌谱更接近人体实际免疫应答；其二，通过NLGIP等生物库提供的2000余条不同遗传背景的LCL细胞，可系统研究种族、性别、年龄等遗传因素对药物响应的影响；其三，相比THP-1和Jurkat等人工细胞系，LCL细胞在IgG（273 ng/mL）和IgM（1613 ng/mL）分泌方面更接近真实免疫系统。

在方法学上，研究建立了三重验证体系：首先通过MTS检测确认药物浓度不会导致细胞毒性（活性>80%）；其次采用 bead-based流式细胞术同时检测8种核心细胞因子；最后引入成像流式细胞术量化NF-κB核转位。这种多维度评估方法在发现ciclesonide对IL-10分泌的双重作用（抑制促炎因子同时抑制抗炎因子）方面尤为重要。

研究还揭示了传统细胞系的局限性。例如， Jurkat细胞因携带GRR477H糖皮质激素受体突变，对dexamethasone的敏感性仅为LCL细胞的1/3。而THP-1细胞虽能分泌IL-1β（1782 pg/mL），但缺乏IL-10分泌功能，这与真实免疫系统存在显著差异。这些发现为选择合适模型提供了理论依据。

在临床转化方面，研究团队建立了标准化操作流程（SOP）：使用LCL细胞进行药物筛选时，需确保供体多样性（至少包含不同性别、年龄、种族样本），药物浓度需参考临床治疗窗（如ciclesonide 10 μM接近吸入制剂的生物利用度），并同步检测细胞代谢活性（MTS法）和免疫球蛋白分泌水平。这种方法成功将3R原则转化为可量化的实验标准，例如通过LCL细胞筛选发现的nafamostat（40 μM）不仅抑制IL-6（51%）、IL-8（68%），还能促进IL-10分泌（+32%），这与其作为丝氨酸蛋白酶抑制剂的药理特性高度吻合。

该研究对药物研发具有双重指导意义：一方面，ciclesonide和acalabrutinib的发现验证了吸入型糖皮质激素在血液模型中的有效性，为后续开发吸入制剂提供了依据；另一方面，remdesivir和molnupiravir的免疫调节副作用的揭示，提示抗病毒药物可能需要联合免疫调节剂使用。这些发现已被纳入《新英格兰医学杂志》发布的COVID-19治疗指南修订版。

在模型优化方面，研究建议未来可结合单细胞测序技术，深入解析LCL细胞中不同免疫亚群（如B细胞分型、T细胞耗竭状态）的异质性。此外，通过比较LCL细胞与iPSC分化细胞在炎症风暴模型中的响应差异，可进一步验证该模型的适用边界。目前NLGIP生物库已为该研究提供超过1200条不同供体的LCL细胞，为开展多中心临床试验奠定了基础。

总体而言，该研究构建了首个兼具个体差异性和群体代表性的LCL细胞模型，成功解决了传统细胞系无法模拟的供体间变异问题。通过整合多组学数据、药效动力学分析和临床转化研究，不仅为药物筛选提供了新工具，更为精准免疫治疗开辟了新路径。其方法论创新性地将生物信息学中的多组学整合策略引入药理学研究，建立了"供体差异-药物响应-临床转化"的三维评价体系，这对推动基于真实世界数据的药物研发具有重要参考价值。