综述：过继性 T 细胞疗法的临床前和临床开发新趋势

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　　### 过继性 T 细胞疗法概述
过继性 T 细胞疗法（TCT）是免疫治疗的重要组成部分，在癌症治疗领域发展迅速。它主要分为肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）疗法、嵌合抗原受体 T 细胞（CAR-T）疗法和 T 细胞受体工程 T 细胞（TCR-T）疗法三种类型。

TIL 疗法使用从患者肿瘤活检中分离出的天然肿瘤浸润淋巴细胞，这些细胞表达天然 TCR，能识别癌细胞上由主要组织相容性复合体（MHC）呈递的肿瘤抗原。然而，由于 TILs 的 TCR 表达和抗肿瘤特性存在异质性，其治疗效果在不同患者和适应症之间差异较大。

CAR-T 细胞疗法通过基因工程使 T 细胞表达能特异性识别癌细胞抗原的 CAR。CAR 由细胞外单链可变抗体片段（scFv）或可变重链结构域（VHH）、跨膜结构域和细胞内免疫受体酪氨酸激活基序（ITAMs）组成。CAR-T 细胞的发展经历了多代，每一代都在不断优化其结构和功能。目前，CAR-T 细胞疗法在血液癌症治疗方面取得了显著成效，如针对 CD19 和 BCMA 的 CAR-T 细胞疗法在淋巴瘤和骨髓瘤治疗中展现出较高的缓解率，但在实体瘤治疗中仍面临挑战。

TCR-T 细胞疗法则是通过基因工程使 T 细胞表达能高亲和力结合特定肿瘤相关抗原（TAA）或肿瘤特异性抗原（TSA）的 neoTCR。与 CAR 不同，neoTCR 通常是从癌症患者或健康志愿者的 T 细胞中发现的天然受体。TCR-T 细胞能识别 MHC 呈递的细胞内和细胞表面抗原，这使其在针对实体瘤治疗方面具有潜力，目前针对多种靶点的 TCR-T 细胞疗法正在进行临床试验。

TCT 的生产是一个复杂的多步骤过程，包括 T 细胞的分离、激活、基因编辑、体外扩增和静脉输注。这个过程中的多个因素，如制造方法、患者条件和 TCT 产品设计等，都会影响 TCT 的细胞动力学（CK）、生物分布和疗效。

过继性 T 细胞疗法的细胞动力学和生物分布特征

与传统化疗或抗体疗法不同，TCT 产品是具有化学复杂性、异质性和高增殖性的 “活药物”。其在全血中的细胞动力学通常可分为快速下降期、陡峭扩张期、中缓慢收缩期和缓慢持续期四个阶段。

快速下降期是由于 TCT 产品注入患者血液后迅速分布到各种组织器官，动物研究表明 CAR-T 细胞可分布到肝脏、肺、脾脏等器官。随后的陡峭扩张期是因为 TCT 产品遇到肿瘤抗原后被激活并增殖，免疫突触的形成激活了转录因子，促使细胞因子、蛋白酶和受体的产生，从而促进 T 细胞的存活、增殖和细胞毒性。最后，收缩和持续期则反映了工程 T 细胞的增殖信号减少，大部分细胞逐渐衰老和凋亡。

TCT 的细胞动力学参数包括峰值细胞扩张（Cmax?）、达到最大细胞密度的时间（Tmax?）、最后可测量细胞密度的时间（Tlast?）、CK 曲线的终末半衰期（T1/2?）和治疗第一个月的暴露量（AUC0?28D?）等。这些参数可用于评估 TCT 的扩张潜力和持续时间，但由于临床试验设计和患者监测方式的不同，某些参数在不同研究之间的比较存在困难。

TCT 的生物分布是影响其疗效的另一个关键因素。T 细胞需要从血管迁移到肿瘤部位，与肿瘤抗原结合并启动肿瘤杀伤。T 细胞的迁移过程涉及多种分子机制，包括与血管壁的粘附、与趋化因子的相互作用以及在细胞外基质（ECM）中的迁移。然而，实体瘤微环境中的多种因素，如 ECM 的密度和免疫抑制环境等，会阻碍 T 细胞的归巢和浸润。目前对 TCT 在患者体内生物分布的评估较为困难，相关研究主要通过小鼠实验来深入了解其分布规律。

过继性 T 细胞疗法的剂量与细胞动力学关系

对于传统化疗和抗体疗法，剂量是决定药物暴露和疗效的关键因素。但在 TCT 中，剂量与暴露的关系复杂多变。临床和临床前研究表明，CAR-T 和 TCR-T 细胞疗法均未呈现出明显且一致的剂量 - 暴露关系。例如，在某些研究中，CD19 CAR-T 细胞的剂量与Cmax?或AUC0?28D?无相关性；而在另一些研究中，虽然在特定条件下存在正相关，但这种关系也受到预处理淋巴细胞清除疗法等多种因素的影响。这表明剂量并非 TCT 暴露的主要驱动因素。

过继性 T 细胞疗法的细胞动力学与临床反应关系

大量临床证据表明，CAR-T 和 TCR-T 细胞的疗效通常与细胞暴露呈正相关。在血液癌症治疗中，实现完全缓解的患者往往具有更高的 CAR-T 或 TCR-T 细胞持久性和扩张。例如，在 CD19 CAR-T 细胞治疗 B 细胞急性淋巴细胞白血病（B-ALL）的临床研究中，完全缓解患者的Cmax?、AUC0?28D?和TLast?均高于未缓解患者。类似的趋势在其他血液癌症和部分实体瘤的临床试验中也有观察到。然而，在一些实体瘤研究中，细胞暴露与疗效之间的关系并不明确，这可能与样本量较小以及血液中的暴露数据无法准确反映实体瘤中 TCT 产品的密度有关。

TCT 治疗后，患者血清细胞因子水平通常会升高，这是由于工程 T 细胞与靶标结合后激活并释放促炎细胞因子，进而引发细胞因子释放综合征（CRS）。临床研究表明，CRS 的严重程度和持续时间与 TCT 产品的暴露相关，高暴露的患者往往具有更高的细胞因子水平和更严重的 CRS 症状。此外，TCT 暴露还与治疗毒性相关，如免疫效应细胞相关神经毒性综合征（ICANS）等。ICANS 的发生机制尚不完全清楚，但其严重程度与血液中 TCT 的峰值水平有关。

影响过继性 T 细胞疗法细胞动力学和生物分布的因素

TCT 产品与患者肿瘤和免疫系统的相互作用复杂多变，影响其细胞动力学和生物分布的因素众多，可分为产品特异性因素和患者特异性因素。

产品特异性因素包括 T 细胞疗法产品的表型、共刺激内结构域、穿透肿瘤组织的能力和免疫原性等。T 细胞的不同表型，如干细胞记忆（Tscm）、中央记忆（Tcm）、效应记忆（Tem）和效应（Teff）等，对其体内持久性和扩张有显著影响。Tscm 和 Tcm 表型的 T 细胞具有较高的增殖潜力和较长的持久性，通过在制造过程中使用特定的细胞因子（如 IL-7 和 IL-15）或抑制特定信号通路（如 GSK3β 和 BET），可以富集这些具有优势表型的 T 细胞。

共刺激内结构域也会影响 CAR-T 细胞的持久性和疗效。第二代 CAR-T 细胞设计包含 CD28 或 4-1BB 共刺激内结构域，目前临床证据表明，含有 4-1BB 共刺激内结构域的 CAR-T 细胞具有更长的持久性和更优的疗效，这可能与其减少 T 细胞耗竭和促进记忆表型分化有关。

T 细胞穿透肿瘤组织的能力直接影响 TCT 的疗效。肿瘤微环境中的多种因素会阻碍 T 细胞的浸润，通过工程化 TCT 产品使其表达肿瘤趋化因子受体或采用局部递送等策略，可以提高 T 细胞在肿瘤组织中的积累和疗效。此外，TCT 产品的免疫原性会导致宿主免疫系统的排斥反应，降低 T 细胞的持久性和疗效。通过设计完全人源化的 CAR 构建体或在输注前进行淋巴细胞清除等方法，可以降低免疫原性。

患者特异性因素包括肿瘤部位的物理屏障、肿瘤免疫微环境和宿主免疫条件等。肿瘤周围致密的 ECM 是 T 细胞浸润的主要物理屏障，通过工程化 T 细胞表达降解 ECM 的酶或调节 T 细胞的迁移能力，可以改善 T 细胞在肿瘤组织中的分布。肿瘤免疫微环境中的抗炎环境和免疫检查点分子会抑制 T 细胞的激活和增殖，采用免疫检查点阻断（ICB）、工程化 T 细胞表达抗 PD-1 单链可变片段（scFv）或引入促炎分子等策略，可以调节肿瘤免疫环境，增强 T 细胞的活性。宿主免疫细胞会与工程化 T 细胞竞争生长因子和细胞因子，抑制 T 细胞的激活和增殖。通过淋巴细胞清除等方法，可以减少宿主免疫细胞的影响，提高 TCT 的疗效。

测量过继性 T 细胞疗法细胞动力学和生物分布的方法

为了更好地理解 TCT，开发合适的测量方法至关重要。在测量外周血中的细胞动力学方面，定量聚合酶链反应（qPCR）和流式细胞术是常用的方法。qPCR 通过检测工程细胞特异性基因的拷贝数来评估 TCT 在血液中的含量，但其结果可能受到淋巴细胞清除和细胞快速扩张的影响；流式细胞术则可以直接定量血液中工程 T 细胞的数量，并识别其细胞表型，但两种方法各有优缺点，通常结合使用。

在测量生物分布方面，qPCR 和数字 PCR（ddPCR）可用于评估细胞治疗产品在组织中的总体浓度，通过将转基因拷贝数标准化到组织重量来实现；流式细胞术可用于量化特定器官中 TCT 的密度；组织学方法则可以直观地观察 TCT 在组织中的空间分布。此外，还有多种非侵入性成像方法，如正电子发射断层扫描（PET）、单光子发射计算机断层扫描（SPECT）、磁共振成像（MRI）等，可用于纵向追踪工程 T 细胞的生物分布，但这些技术存在成本高、通量低等问题。

评估过继性 T 细胞疗法的临床前模型

临床前模型对于研究 TCT 的细胞动力学和生物分布具有重要意义。常用的体内模型包括异种移植肿瘤模型、人源化小鼠模型、同基因小鼠模型和转基因小鼠模型等。异种移植肿瘤模型是最常用的模型，它使用免疫缺陷小鼠接种人类肿瘤并接受人类过继性 T 细胞治疗，可用于评估新 TCT 设计的概念验证，但由于缺乏适应性免疫系统，无法准确评估 T 细胞的扩张和持久性。人源化小鼠模型通过移植人类造血干细胞模拟人类适应性免疫系统，能更准确地研究 TCT 的细胞动力学；同基因小鼠模型和转基因小鼠模型则具有完整的免疫系统，可用于评估 TCT 的体内疗效和安全性，但存在小鼠 T 细胞与人类 T 细胞差异等问题。

体外模型方面，微生理系统（MPS）是一种基于人类细胞的平台，可模拟人体组织的关键组织结构和功能，用于研究免疫细胞的渗出、迁移和肿瘤归巢等过程，但目前其研究结果的临床可转化性仍有待确定。

过继性 T 细胞疗法细胞动力学的计算机模拟模型

建模和模拟技术在 TCT 的开发中得到了广泛应用。经验模型主要用于描述不同治疗方案和适应症下 CK 的多相特征，如 Stein 等人开发的混合效应经验模型，可评估联合治疗对 CAR-T 细胞扩张的影响。机制模型则侧重于研究肿瘤和免疫细胞之间的关系以及这些关系对多相 CK 的影响，如 Hardisansyah 和 Ng 建立的定量系统药理学（QSP）模型，可预测 CAR-T 细胞剂量与 CRS 严重程度的关系等。高度详细的机制模型通常是多室模型，可跟踪不同组织隔室中的多种免疫细胞和细胞因子，如 Joslyn 等人开发的 QSP 模型，可识别 Tscm 细胞是影响细胞动力学和疗效的关键因素。这些模型根据可用数据集和研究问题的不同，从经验模型到高度机制模型各有应用，可用于生成假设、预测结果和深入理解 TCT 的细胞动力学。

结论和未来展望

过继性 T 细胞疗法作为一种具有潜力的癌症治疗方法，其细胞动力学和生物分布对疗效起着关键作用。深入了解影响 TCT 细胞动力学和生物分布的内在和外在因素，有助于设计更有效的 TCT 产品和优化临床治疗方案。

未来，技术的进步将进一步推动 TCT 的发展。新型 PET 和 MRI 示踪剂的临床应用有望实现对实体瘤中 TCT 产品的追踪，帮助确定更适合 TCT 治疗的实体瘤类型；单细胞 RNA 测序技术可用于分析患者肿瘤和免疫微环境的转录组特征，更好地理解 TCT 细胞动力学的异质性；MPS 技术的发展将使在体外模拟肿瘤微环境成为可能，有助于研究生化和生物力学因素对 TCT 细胞动力学和生物分布的影响；体内显微镜和合适的小鼠肿瘤模型可在亚细胞水平评估 TCT 产品的肿瘤浸润情况；高内涵成像技术和空间转录组学方法则能深入了解肿瘤组织微环境对 TCT 扩张的影响。此外，机器学习和人工智能技术的应用将有助于综合分析多种因素对 TCT 细胞动力学的影响，结合 QSP 建模预测 TCT 的细胞动力学，为 TCT 的临床应用提供更有力的支持。