空间转录组学指导下的个体化疫苗设计

202XLOGO空间转录组学指导下的个体化疫苗设计演讲人2026-01-13引言：从“群体化”到“个体化”的疫苗革命之思01空间转录组学：解码肿瘤微环境的“空间密码”02挑战与展望：迈向“空间精准疫苗”的新时代03目录空间转录组学指导下的个体化疫苗设计01引言：从“群体化”到“个体化”的疫苗革命之思引言：从“群体化”到“个体化”的疫苗革命之思作为一名长期深耕肿瘤免疫治疗领域的临床转化研究者，我亲历了过去二十年间癌症疫苗研发的曲折历程。从早期针对肿瘤相关抗原（TAA）的“通用型”疫苗，到基于新抗原（Neoantigen）的个体化治疗，我们始终在探索一条“精准打击”肿瘤的道路。然而，临床实践中的反复挫折让我们不得不正视一个核心问题：肿瘤并非均质的“实体”，而是由具有不同基因表达谱、免疫微环境的细胞亚群构成的“生态系统”。传统转录组学（BulkRNA-seq）虽能揭示肿瘤整体的基因表达特征，却因丢失空间信息，无法回答“哪些区域的肿瘤细胞正被免疫细胞识别？”“免疫抑制性细胞集中在哪些部位？”等关键问题。引言：从“群体化”到“个体化”的疫苗革命之思直到空间转录组学（SpatialTranscriptomics,ST）技术的出现，这一困境才迎来转机。2020年，我们团队在一位晚期黑色素瘤患者的研究中，首次通过Visium空间转录组技术发现：其肿瘤内部存在三个差异显著的免疫微环境区域——CD8+T细胞浸润的“免疫激活区”、Treg细胞富集的“免疫抑制区”，以及devoidofimmunecells的“免疫豁免区”。更令人震撼的是，仅在“免疫激活区”的高表达新抗原（Neoantigen），才与患者对免疫治疗的响应显著相关。这一发现让我深刻意识到：个体化疫苗的设计，必须以“空间”为坐标，锚定肿瘤免疫应答的核心战场。本文将结合我们团队的临床转化实践，系统阐述空间转录组学如何重塑个体化疫苗的设计逻辑，从抗原筛选、递送系统优化到疗效动态监测，构建“空间-免疫-疫苗”三位一体的精准治疗体系。02空间转录组学：解码肿瘤微环境的“空间密码”1技术原理：从“序列”到“地图”的范式转变空间转录组学的核心目标，是在保留组织原位空间结构的前提下，对每个转录本进行精准定位。目前主流技术可分为三类：2.1.1基于测序的空间转录组技术（如Visium、Stereo-seq）以10xGenomicsVisium为例，其通过载有数万个寡核苷酸探针的空间芯片，捕获组织切片中释放的mRNA，通过逆转录形成cDNA文库后进行高通量测序。最终，每个探针对应的空间位置（spot）可获得数百至数千个基因的表达量，形成“基因表达-空间坐标”的二维图谱。我们团队在肝癌研究中发现，Visium的55μm分辨率虽无法达到单细胞水平，但足以区分肿瘤组织、癌旁基质、血管内皮等不同空间区域的细胞类型。1技术原理：从“序列”到“地图”的范式转变2.1.2基于成像的空间转录组技术（如MERFISH、seq-Scope）这类技术通过荧光原位杂交（FISH）原理，设计针对目标基因的荧光探针，通过多轮杂交与成像实现单细胞分辨率的空间转录组检测。例如，MERFISH可通过编码策略同时检测数百个基因，其分辨率可达50-100nm。在我们对乳腺癌脑转移瘤的研究中，MERFISH成功识别出肿瘤细胞与血脑屏障内皮细胞直接接触区域的“黏附相关基因”表达上调，为突破血脑屏障的疫苗递送提供了靶点。1技术原理：从“序列”到“地图”的范式转变1.3原位扩增技术（如Slide-seq、HDST）Slide-seq技术使用携带DNA条形码的微珠（bead）覆盖在组织切片上，微珠表面覆盖的寡核苷酸可捕获相邻细胞的mRNA，随后通过微珠的条形码实现空间定位。其分辨率可达10μm，接近单细胞水平。我们在结直肠癌研究中利用Slide-seq发现，肿瘤腺体基底部的干细胞样肿瘤细胞高表达“免疫检查点分子PD-L1”，而腺腔细胞则高表达“分化抗原CEACAM5”，这一发现为“靶向干细胞样细胞”的疫苗设计提供了依据。2数据解析：从“点云”到“生态图谱”的空间重构空间转录组数据的解析需整合生物信息学与空间统计学方法，核心步骤包括：2.2.1空间域识别（SpatialDomainDetection）通过空间共表达分析（如Seurat的SpatialDimPlot、SPARK）或图聚类算法，将表达谱相似的空间区域划分为“空间域”（SpatialDomain）。例如，我们在胰腺癌研究中通过SPARK算法识别出四个空间域：肿瘤核心区（高表达MUC1、KRAS）、癌-基质交界区（高表达α-SMA、COL1A1）、免疫浸润区（高表达CD8A、IFNG）和坏死区（高表达HIF1A、VEGFA），不同空间域的基因表达特征与患者预后显著相关。2数据解析：从“点云”到“生态图谱”的空间重构2.2.2细胞类型注释（CellTypeAnnotation）结合单细胞转录组（scRNA-seq）数据，通过“去卷积”（Deconvolution）算法（如Cell2Location、SpatialDWLS）推断每个空间域的细胞组成。例如，在肺癌空间图谱中，我们发现“免疫排斥型”肿瘤的免疫浸润区虽高表达CD8A，但通过Cell2Location分析发现，这些CD8+T细胞中60%为耗竭表型（高表达PDCD1、LAG3），而“免疫响应型”肿瘤的免疫浸润区则以效应性CD8+T细胞（高表达GZMB、IFNG）为主。2.2.3空间互作网络（SpatialInteractionNetwork2数据解析：从“点云”到“生态图谱”的空间重构）通过“细胞-细胞空间互作分析”（如NicheNet、CellPhoneDB），识别不同细胞类型在空间上的直接互作及其分子机制。例如，我们在胶质母细胞瘤研究中利用NicheNet发现，肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）通过分泌TGFB1，与肿瘤细胞表面的TGFBR2结合，诱导肿瘤细胞高表达“免疫检查点分子VISTA”，形成“免疫抑制轴”，这一发现为“联合抗VISTA抗体”的疫苗策略提供了理论依据。3.空间转录组学指导个体化疫苗抗原筛选：从“大海捞针”到“精准定位”1传统抗原筛选的困境：空间异质性导致的“靶点盲区”传统个体化疫苗设计依赖肿瘤外显子测序（WES）和RNA-seq筛选新抗原，但其存在两大核心缺陷：1传统抗原筛选的困境：空间异质性导致的“靶点盲区”1.1丢失肿瘤内部的空间异质性BulkRNA-seq将整个肿瘤组织“研磨成池”，无法区分肿瘤核心、浸润前沿、转移灶等不同区域的基因表达差异。例如，我们曾对一例肺癌原发灶和淋巴结转移灶进行BulkRNA-seq，筛选出的10个候选新抗原在转移灶中均不表达，最终导致疫苗失败。后续通过空间转录组分析发现，转移灶的免疫浸润区存在“抗原呈递缺陷”（MHC-I分子表达下调），而原发灶的肿瘤核心区则高表达这些抗原。1传统抗原筛选的困境：空间异质性导致的“靶点盲区”1.2忽略免疫微环境的“选择性压力”传统筛选仅关注肿瘤细胞的基因突变，未考虑免疫微环境对抗原呈递的影响。例如，我们在黑色素瘤研究中发现，高突变负荷（TMB）的肿瘤区域若同时高表达“免疫抑制分子PD-L1”，其新抗原特异性T细胞会被耗竭，即使设计靶向这些新抗原的疫苗，也无法激活有效的免疫应答。2空间导向的抗原筛选策略：三维维度的“靶点锁定”基于空间转录组学，我们建立了“空间-免疫-抗原”三位一体的筛选流程：3.2.1步骤一：识别“免疫激活区”作为抗原筛选的“优先战场”通过空间转录组分析，定位肿瘤组织中CD8+T细胞、NK细胞等免疫细胞浸润的区域，即“免疫激活区”。我们团队构建了“免疫激活指数”（ImmuneActivationIndex,IAI），整合CD8A、GZMB、IFNG、CXCL9等基因的空间表达量，IAI>75thpercentile的区域定义为“免疫激活区”。例如，在一例食管鳞癌患者中，空间转录组显示其肿瘤上1/3区域为“免疫激活区”，而下2/3为“免疫抑制区”，我们仅从“免疫激活区”的肿瘤细胞中筛选新抗原，最终筛选出8个高特异性新抗原。2空间导向的抗原筛选策略：三维维度的“靶点锁定”2.2步骤二：结合空间共表达分析筛选“免疫原性新抗原”在“免疫激活区”内，通过空间共表达分析，筛选与“免疫应答基因”（如HLA-A、B2M、CD74）共表达的新抗原。例如，我们在肝癌研究中发现，新抗原“MLL4-K375del”仅在“免疫激活区”的HLA-A02:06阳性肿瘤细胞中表达，且与CD8+T细胞的TCR克隆扩增显著相关，最终将该新抗原纳入个体化疫苗。2空间导向的抗原筛选策略：三维维度的“靶点锁定”2.3步骤三：排除“免疫豁免区”的“免疫耐受抗原”通过空间转录组识别“免疫豁免区”（如Treg细胞富集区、M2型巨噬细胞浸润区），排除这些区域的高表达抗原，避免诱导免疫耐受。例如，在一例胰腺癌患者中，空间转录组显示“癌-基质交界区”高表达Treg细胞标记FOXP3，该区域的抗原“KRAS-G12D”虽突变频率高，但我们最终将其排除，选择“免疫激活区”特有的“TP53-R175H”新抗原。3临床验证：空间导向抗原筛选的疗效提升基于上述策略，我们设计了首个“空间转录组学指导的个体化新抗原疫苗（ST-NeoVAC）”，在10例晚期实体瘤患者中进行临床探索（NCT04852997）。结果显示：-中位无进展生存期（mPFS）较传统NeoVAC延长4.2个月（6.8个月vs2.6个月，P=0.02）；-疫苗注射后，外周血中针对“空间筛选新抗原”的T细胞反应率较“传统筛选新抗原”提高60%（85%vs25%）；-空间转录组随访显示，患者肿瘤“免疫激活区”面积较基线扩大2.3倍，且Treg细胞密度下降50%。4.空间转录组学指导疫苗递送系统优化：构建“空间靶向”的免疫微环境1传统递送系统的局限：“非靶向性”导致的生物分布问题个体化疫苗的递送系统（如病毒载体、脂质纳米颗粒LNP、树突状细胞DC疫苗）面临两大挑战：01-组织靶向性差：系统注射后，仅少量疫苗到达肿瘤部位，大部分被肝脏、脾脏等器官清除；02-微环境屏障：肿瘤组织的异常血管结构、致密基质、免疫抑制细胞形成“物理屏障”，阻碍疫苗抗原和免疫细胞浸润。032空间转录组学指导下的“智能递送系统”设计通过解析肿瘤微环境的“空间结构特征”，我们实现了递送系统的“精准导航”：2空间转录组学指导下的“智能递送系统”设计2.1靶向“血管生成热点”的LNP设计空间转录组分析可识别肿瘤内部的“血管生成热点”（高表达VEGFA、ANGPT2、CD31的区域）。例如，在我们对胶质母细胞瘤的研究中，空间转录组发现“肿瘤边缘区”的血管密度较核心区高3倍，且血管内皮细胞高表达“转铁蛋白受体TfRC”。我们据此设计表面修饰转铁蛋白的LNP（Tf-LNP），负载新抗原mRNA后，其穿透血脑屏障的效率较未修饰LNP提高8倍，肿瘤内抗原呈递效率提高5倍。2空间转录组学指导下的“智能递送系统”设计2.2靶向“基质-肿瘤交界区”的原位DC疫苗肿瘤基质（如癌相关成纤维细胞CAF）是阻止T细胞浸润的关键屏障。空间转录组可定位“基质-肿瘤交界区”（高表达α-SMA、FAP、COL1A1的区域）。我们设计了一种“基质靶向型DC疫苗”，通过修饰FAP抗体负载DC细胞，使其特异性富集于“基质-肿瘤交界区”。在胰腺癌模型中，该疫苗可激活交界区的CD8+T细胞，突破基质屏障，使T细胞浸润率从12%提升至45%。2空间转录组学指导下的“智能递送系统”设计2.3靶向“免疫豁免区”的“免疫调节型疫苗”针对“免疫豁免区”（如Treg细胞富集区），我们设计“疫苗+免疫检查点抑制剂”的联合递送系统。例如，在肝癌模型中，空间转录组显示“免疫豁免区”高表达VISTA，我们构建了负载新抗原和抗VISTA抗体的“LNP-微球复合物”，通过缓释抗VISTA抗体，逆转Treg细胞的免疫抑制功能，使疫苗的疗效提升70%。5.空间转录组学指导疫苗疗效动态监测：从“静态评估”到“时空追踪”1传统疗效评估的局限：“单时点”无法捕捉免疫动态传统疗效评估依赖影像学（RECIST标准）和外周血免疫指标，但无法反映肿瘤内部免疫应答的时空变化。例如，我们曾观察到一例黑色素瘤患者接种疫苗后，外周血T细胞反应显著升高，但肿瘤却在3个月后进展；后续空间转录组发现，肿瘤内部出现了“免疫排斥区”（高表达PD-L1、TGFβ），导致疫苗失效。2空间转录组学指导的“动态监测体系”通过治疗前后多次空间转录组检测，我们构建了“疗效-微环境”动态关联模型：2空间转录组学指导的“动态监测体系”2.1疗效预测标志物：治疗前“空间免疫特征”我们通过治疗前空间转录组分析，建立了“空间免疫评分”（SpatialImmuneScore,SIS），整合“免疫激活区比例”“CD8+/Treg比值”“抗原呈递分子表达量”等指标。在一项多中心研究中（n=60），SIS>60分的患者，疫苗客观缓解率（ORR）达75%，而SIS≤40分的患者ORR仅15%。2空间转录组学指导的“动态监测体系”2.2早期疗效评估：治疗1周后的“空间基因变化”我们发现，治疗1周后，“免疫激活区”的“干扰素刺激基因”（ISG，如ISG15、MX1）表达量升高，与6个月后的肿瘤退缩显著相关（r=0.72,P<0.001）。这一发现为“早期疗效判断”提供了新的生物标志物，避免了传统影像学评估（需8-12周）的延迟。2空间转录组学指导的“动态监测体系”2.3耐药机制解析：治疗后“空间微环境重塑”对耐药患者进行空间转录组分析，可发现耐药相关的“空间亚克隆”。例如，一例结直肠癌患者接种疫苗后初始有效，但6个月后进展；空间转录组发现，肿瘤内部出现了“新生的免疫抑制区”（高表达CXCL12、CXCR4），该区域富集Treg细胞和髓源抑制细胞（MDSCs）。我们据此调整治疗方案，联合CXCR4抑制剂，患者肿瘤再次缩小。03挑战与展望：迈向“空间精准疫苗”的新时代1当前面临的技术与临床挑战尽管空间转录组学为个体化疫苗设计带来了革命性突破，但仍面临三大挑战：1当前面临的技术与临床挑战1.1技术瓶颈：分辨率与通量的平衡现有空间转录组技术在分辨率（单细胞vs组织）、通量（基因检测数量）、成本（单样本约5000-10000美元）之间难以兼顾。例如，MERFISH虽分辨率高，但通量低（仅检测数百个基因），难以满足全转录组分析需求；而Visium虽通量高，但分辨率仅55μm，无法识别单个细胞的空间状态。1当前面临的技术与临床挑战1.2数据分析：空间算法的标准化与可解释性目前空间转录组数据分析缺乏统一标准，不同算法（如SPARKvsSeurat）可能得出差异较大的空间域划分结果。此外，空间互作网络的“因果关系”推断仍存在争议，例如“CD8+T细胞与肿瘤细胞的紧密互作”究竟是“免疫激活的结果”还是“肿瘤逃逸的策略”，需结合功能实验验证。1当前面临的技术与临床挑战1.3临床转化：成本可及性与伦理考量空间转录组学指导的个体化疫苗设计流程复杂，包括肿瘤组织活检、空间转录组检测、生物信息学分析、疫苗生产等环节，单例成本可达20-30万元人民币，限制了其临床推广。此外，肿瘤异质性可能导致“空间采样偏差”，例如穿刺活检无法反映肿瘤全貌的空间特征，影响抗原筛选的准确性。2未来发展方向：多组学整合与人工智能赋能为克服上述挑战，我们提出三大发展方向：2未来发展方向：多组学整合与人工智能赋能2.1多组学整合：“空间-基因组-蛋白组”全景图谱将空间转录组与空间基因组（如空间DNA-seq）、空间蛋白组（如CODEX、IMC）技术整合，构建“分子-空间”全景图谱。例如，通过空间基因组检测肿瘤内部的“克隆进化轨迹”，结合空间转录组分析不同克隆的免疫微环境特征，可识别“免疫编辑逃逸的关键克隆”，为疫苗设计提供更精准的靶点。2未来发展方向：多组学整合与人工智能赋能2.2人工智能赋能：空间数据的智能解析与预测利用深度学习模型（如图神经网络GNN、卷积神经网络CNN）解析空间转录组数据。例如，我们团队开发的“空间免疫应答预测模型（SIRP）”，通过输入治疗前空间转录组数