近年来，随着基因组学和蛋白质组学技术的进步以及生物信息学工具的发展，对肿瘤新抗原的筛选能力有所加强。
医学博士、主任医师、博士生导师。四川省学术和技术带头人、中国医师协会肝癌内科专业委员会主任委员、中国抗癌协会肿瘤支持治疗内科专业委员会副主任委员、中国临床肿瘤学会（CSCO）中西医结合专家委员会常务委员、中国生物医学工程学会肿瘤分子靶向治疗专委会常务委员、四川省抗癌协会抗癌药物专业委员会主任委员、成都市医学会药物经济学专业委员会主任委员。专注于消化道恶性肿瘤的生物靶向治疗、化疗和综合治疗。主持多项 863课题、973 子课题、国家自然科学基金、省部级科研项目。在 Int J Cancer等杂志发表论著 50余篇。
免疫疗法的发展彻底改变了肿瘤治疗的格局。个体化新抗原疫苗是一种具有吸引力的全身性免疫疗法，可触发针对具有高度特异性新抗原的 T 细胞反应，诱导辅助性和细胞毒性 T 淋巴细胞的活化以增强抗肿瘤免疫。基于生物信息学的快速发展和测序技术的不断更新，新抗原疫苗得到了快速地发展，研究者们得以在不同的瘤种中进行新抗原疫苗单独或者联合治疗价值的探索。本文概述了制备个体新抗原疫苗的复杂过程，讨论了在肿瘤患者中进行个体化新抗原疫苗的临床研究的现状，对这种新颖的、个体化的免疫治疗方法的未来进行了展望。
癌症免疫治疗被定义为通过免疫系统来识别和摧毁癌细胞。在过去的十年中，各种免疫疗法在治疗肿瘤方面取得了飞速发展，而在已被批准的免疫治疗药物中，治疗性癌症疫苗具有诱导针对肿瘤抗原特异性免疫反应的优势。癌症疫苗通常包括选定的肿瘤抗原、结合激活树突状细胞（dendriticcells，DCs）的佐剂，或者 DCs本身。治疗性癌症疫苗的目的是激活患者针对特定肿瘤抗原的适应性免疫系统，以控制肿瘤生长、诱导肿瘤消退并根除微小的残留病灶。但治疗性癌症疫苗的有效性受到多种因素的影响，包括靶抗原的选择、佐剂的使用以及癌症疫苗在高度免疫抑制的肿瘤微环境中诱导抗肿瘤 T细胞反应的能力 。其中抗原特异性治疗性疫苗的效力在很大程度上取决于疫苗中抗原的性质。
尽管肿瘤相关抗原（tumor-associated antigen， TAA）具有在肿瘤中异常表达或过度表达的特点，但是由于 TAA特异性 T细胞受到中枢和（或）外周耐受的影响，其难以成功产生临床有效的抗肿瘤免疫反应。最近，人们的注意力转向了“新抗原”（neoantigen），它主要来源于肿瘤细胞突变而产生的独特的自身抗原表位。因此，新抗原是肿瘤特异性的，被适应性免疫系统识别为外来表位。肿瘤新抗原可以激活不受免疫耐受影响的高活性细胞毒性 T淋巴细胞（cytotoxic lymphocyte，CTL），并且可以防止对非恶性组织的“脱靶”损伤。此外，研究表明，这些疫苗诱导新抗原特异性 T 细胞反应增强且持续存在，并具有治疗后免疫记忆的潜力，因而具有免于或推迟疾病复发的长期保护的可能性[3]。近年来，已有越来越多的研究证实新抗原是各个疫苗平台的理想靶抗原。
因此，我们在既往研究的基础上，对新抗原及新抗原疫苗的研究进展进行了阐述，总结了疫苗接种策略及相关临床研究。最后，我们讨论了个体化新抗原疫苗应用的障碍及可能有效的相关解决方案。
肿瘤新抗原形成于肿瘤细胞中发生的突变，具有肿瘤细胞特有表达、且正常细胞不表达的特点。而在更广泛的定义上，还包括人类内源性逆转录病毒（human endogenous retroviruses，HERVs）通过 DNA去甲基化在肿瘤中表达、翻译后修饰[4-5]等。在此，本文仅涉及与突变相关的肿瘤新抗原。
SNVs是肿瘤中最常见的基因组水平突变类型，由非同义突变编码的蛋白质产生的变异肽可能通过主要组织相容性复合体（major histocompatibility complex，MHC）分子呈递到肿瘤细胞表面，形成肿瘤抗原[6]。大多数 SNVs通过单一氨基酸替代产生新的抗原。SNVs是临床试验中新抗原预测工作的重点。SNVs衍生的新抗原及抗原肽已成功在多个瘤种中筛选及制备，包括具有高突变负荷的黑色素瘤和肺癌，以及具有中低突变负荷的肝癌和胶质母细胞瘤[7-12]。最近的研究报道，在接受免疫检查点（immune checkpoints inhibitor，ICIs）治疗的患者中，基于 SNVs的新抗原负荷与 ICIs临床获益相关[13-14]。但由于其与非突变的肽段本身相似，因此大部分 SNVs衍生的新抗原并没有免疫原性，需要进一步进行严格地筛选。而由于发生的随机性质，体细胞癌症突变是高度个体化的，由 SNVs产生的新抗原极少在不同患者之间共享，限制了基于共有肿瘤新抗原的有效通用癌症疫苗的开发。
肿瘤新抗原另外一种重要的来源为 Indels。外显子区域 Indels的突变会导致密码子的变化，形成新的开放阅读框，并可能产生大量与自身高度不同的新抗原，多出现于高度微卫星不稳定的肿瘤[15]以及肾乳头、嫌色或透明细胞肿瘤中[16]。Turajlic等[16]通过肿瘤基因组图谱（The Cancer Genome Atlas， TCGA）数据库分析了涉及 19种肿瘤的 5 777个实体瘤样本的全外显子组测序（ whole exome sequencing，WES）数据，结果显示，尽管 Indels的发生频率相较于 SNVs较低，但 Indels产生的新抗原比 SNVs的更具免疫原性，这可能是因为移码插入序列产生与已知序列无关的序列串，具有更强的异质性[15]。同样，在非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）中，发现 Indels衍生的预测新抗原的 MHC-Ⅰ结合亲和力比 SNVs高 3.9倍[17]。另外，基于 Indels的新抗原与黑色素瘤患者的抗程序性死亡受体 1（programmed cell death protein1， PD -1）或抗细胞毒性 T淋巴细胞相关蛋白 4（cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4， CTLA4）的 ICIs治疗反应显著相关[16]。
融合基因可能来源于染色体内或染色体间的重排而导致的两个无关基因的结合[18]。早期融合基因主要在血液肿瘤和滑膜肉瘤中被发现，如典型的 BCR-ABL融合基因[19-20]。随着二代测序技术的发展，在各类肿瘤中发现了大量新的融合基因，包括前列腺肿瘤、头颈肿瘤等[21-22]。而研究结果表明，基因融合衍生的肿瘤新抗原具有良好的免疫原性[22 -23]。Wei等[24]从 6 552 个 TCGA 样本中预测了总共 67 502个融合新抗原。与 SNVs和 Indels 相比，融合基因可以产生高达 6 倍的候选新抗原和高达 11倍的特异性候选新抗原[24]。并且，研究者还发现，在 TCGA 中 5.8%的融合新抗原在患者之间共享[24]。但总体而言，融合基因是相对罕见的事件[25]，融合基因衍生的新抗原用于治疗性疫苗仍需进一步的研究。
剪接变异产生的大量转录物可以产生新的抗原，包括 mRNA 剪接点突变、内含子保留或肿瘤细胞中剪接体机制失调等[26-29]。因此剪接变异衍生的新抗原是治疗性新抗原疫苗扩展到其他具有显著可变剪接的低突变肿瘤的方式之一。Kahles等[30]分析了来自 TCGA 的 8 705 例患者和 670名匹配的正常对照的 WES和转录组测序（RNA Sequencing， RNA-seq）数据，证明了肿瘤特异性的外显子-外显子连接产生的多肽具有结合 MHC-Ⅰ的潜力并可能充当新抗原。而 Jayasinghe等[26]也同样发现剪接位点产生突变诱导的新抗原的数量可能比错义突变高几倍，并且在部分剪接变异肿瘤中观察到 PD-1和程序性死亡-配体 1（programmed cell death ligand 1，PD-L1）的高表达，表明肿瘤中具有剪接突变的患者可能从 ICIs治疗中获益。
现在的新抗原预测一般需要经过样本获取、测序、人类白细胞抗原分型［（ human leukocyte antigen，HLA）typing］、突变肽段的推测、预测 HLA结合和抗原递呈、选择候选新抗原、排序等过程。
高质量的肿瘤标本的获取是执行新抗原预测和筛选的第一步。新鲜肿瘤组织的 DNA完整性好，既可以用于 DNA提取，也可以用于 RNA提取。但是目前大多数已完成或者正在进行的研究主要集中于晚期肿瘤患者，通常需要在经病理确诊之后进行额外的有创性操作以获取肿瘤组织。而局部活检穿刺获取的样本，因受限于实体肿瘤复杂的异质性，不能很好地代表肿瘤整体[31]，例如病变中支持肿瘤的间质细胞和血管系统，以及小块坏死组织，在取样操作前很难评估，可能会限制获得用于测序的肿瘤 DNA和 RNA的质量和纯度。因此，对于晚期患者，有研究探索了通过循环肿瘤 DNA（circulating tumor DNA，ctDNA）以及胸水样本进行新抗原筛选，分别从 ctDNA和胸腹水测序突变中筛选了 9条及 12条具有高亲和力的新抗原肽[32]，但仅有 1条多肽能被自体 T细胞所识别。用于新抗原鉴定的另一种常见组织选择是甲醛固定的石蜡包埋（formalin-fixed, paraffinembedded，FFPE）样本[10, 32]。FFPE样本具有在临床环境中常规收集的明显优势，但手术保留的 FFPE标本可能间隔时间较久，而不能很好反映当前的肿瘤突变状况。FFPE标本与新鲜标本的匹配结果显示，FFPE样本的变异数量是配对的新鲜冷冻样本的 5倍[33]。目前提出的可能解决方法包括 FFPE样本特定的 DNA提取试剂盒以及选择一种以上的工具对细胞变异进行筛选，取其共同变异部分，已有研究表明可提高与新鲜样本的一致性[34]。但其局限性在于特异性尚可而敏感性不足，因为可能忽略了具有潜在临床意义的变异。
从患者身上获取肿瘤活检标本和非恶性组织样本（通常是外周血单核细胞）提取 DNA后，需进行 WES，以比较肿瘤和胚系 DNA[35-36]。通常需要额外的 RNA测序以提供突变基因表达的信息用于进一步确认[27, 37-38]。许多现有的软件工具用于实现突变识别。常用工具包括 MuTect/MuTect2、 Strelka/Strelka2、VarScan2、SomaticSniper、 GATK等，它们在检测不同的突变类别（如 SNVs或 Indels）、处理肿瘤异质性的同时保持可接受的准确度的能力各不相同[39 -44]。如 MuTect2和 Strelka在检测等位基因比例较低的 SNVs时具有较高的敏感性，可以准确地检测亚克隆变异。VarScan2和 SomaticSniper通常在等位基因比例较高的情况下具有优势，并且在区分生殖系变异和肿瘤变异方面具有更好的性能。目前还没有统一的完美解决方案，通常的方法是针对不同的突变使用不同工具或者联合使用[45]。
新抗原发现过程中最复杂的步骤是从通过测序手段鉴定的突变中进行抗原的计算和预测[46-47]。在患者中，已知存在 16 000多个不同等位基因的经典人类白细胞抗原Ⅰ类分子（HLA-A/B/C）和8 000个Ⅱ类（HLA-DP/-DQ/-DR）分子[48-49]。突变肽具有与患者的至少一个 MHC等位基因结合的能力，是形成 T 细胞识别的最基本要求。目前尚缺乏一致的方法来进行新抗原的预测。最近的研究通常使用受试者工作特征（ receiver operating characteristi。
