将基于TCR的嵌合抗原受体STAR转化为用于癌症免疫治疗的双特异性靶向受体

Converting TCR-based chimeric antigen receptor STAR into dual-specific targeting receptor for cancer immunotherapy

作者信息Li Yu, Zhixiao Zhou, Hanyang Yu, Yue Liu, Daosheng Huang, Jiasheng Wang, Xin Lin
PMID39916328
期刊Mol Ther
发布时间2025-04
DOI10.1016/j.ymthe.2025.02.001

实验完整度

包含体外细胞系实验、体内小鼠模型及机制验证(信号通路和功能验证),且采用不同实验类型(如细胞毒性、细胞因子分泌、增殖检测)多层次验证。

主要模型

人原代T细胞 Jurkat T细胞系 Raji细胞(Burkitt淋巴瘤) NCG小鼠肿瘤模型

重点核对

双链STAR受体的结构设计(TCRα和TCRβ恒定区配对) D-STAR对不同靶抗原(CD19/CD20)的识别与杀伤活性 scFv位置和亲和力对D-STAR功能的影响 OX40共刺激结构域和柔性接头((G4S)3)对T细胞增殖的影响 体内肿瘤模型中D-STAR与CAR-T疗效比较

摘要

嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法在治疗血液恶性肿瘤方面取得了巨大成功;然而,治疗后复发仍然是一个挑战。传统上,多特异性CAR工程需要精确排列单链可变片段(scFv),这在线性组装时可能导致聚集问题。在本研究中,我们开发了一种新型嵌合受体,即双靶向合成TCR和抗原受体(D-STAR)。D-STAR表现出结构优势,在单一抗原刺激下激活T细胞并诱导效应功能,同时介导对各种恶性B细胞的强效杀伤。在小鼠模型中,D-STAR表现出优于单靶向和双靶向CAR-T细胞的抗肿瘤疗效。为了增强其效果,我们将OX40共刺激胞质结构域与柔性接头整合,在体内较高肿瘤负荷下增强了T细胞增殖和适应性。这项研究展示了D-STAR T细胞优越的结构能力和抗肿瘤效力。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
如何设计一种双靶向嵌合受体,以克服CAR-T细胞治疗后因抗原丢失导致的复发。
核心机制
D-STAR通过将抗体可变区融合到TCRαβ恒定区,利用天然TCR信号机制,并通过双链结构实现双抗原识别,且OX40共刺激域通过非经典NF-κB信号通路增强T细胞增殖。
主要证据
体外实验显示D-STAR可被单一抗原激活并杀伤多种恶性B细胞;体内肿瘤逃逸模型中,D-STAR优于第二代CAR-T,延长小鼠生存期;OX40修饰增强T细胞增殖和抗肿瘤效果。
研究意义
D-STAR T细胞为复发/难治性肿瘤提供了有前景的治疗策略,并为细胞治疗优化提供了方向。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

工程改造双链STAR受体

设计并验证双链STAR受体的结构可行性,确保其在T细胞表面有效表达和激活。

构建单链和双链STAR受体,表达于Jurkat细胞或人原代T细胞,检测表面表达和激活。通过共转染TCRα/β链或引入突变改善表达。

2

评估D-STAR的结构优势

验证D-STAR是否具有结构灵活性,不受scFv位置和亲和力影响。

构建不同scFv位置或亲和力的D-STAR(如CD19-CD20-STAR和CD20-CD19-STAR;FMC-2C6-STAR和FMC-RTX-STAR),检测杀伤活性、细胞因子产生和CD107a表达。

3

比较D-STAR与单靶向STAR的效应功能

评估D-STAR在单一抗原刺激下的激活和杀伤能力是否优于单靶向STAR。

将D-STAR与CD19-STAR、CD20-STAR比较,检测对CD19KO或CD20KO Raji细胞的细胞毒性、细胞因子分泌、颗粒酶B和穿孔素表达、凋亡诱导。

4

评估D-STAR对多种恶性B细胞的杀伤能力

验证D-STAR能否有效杀伤CD19/CD20表达异质性的多种恶性B细胞。

将D-STAR T细胞与多种恶性B细胞系共培养,检测细胞毒性(LDH释放)和细胞因子分泌。

5

比较D-STAR与第二代CAR-T的体外和体内抗肿瘤效果

验证D-STAR是否优于第二代CAR-T(CD19-BBz-CAR和CD19-CD20-BBz-CAR)在体外和体内的疗效。

体外比较细胞毒性、细胞因子分泌、凋亡和焦亡相关蛋白表达。体内建立肿瘤逃逸模型(混合CD19KO、CD20KO和WT Raji细胞),评估肿瘤生长和生存期。

6

优化D-STAR结构以增强T细胞功能

通过引入OX40共刺激域和不同长度柔性接头,增强T细胞增殖和在肿瘤负荷下的适应性。

构建D-STAR-OX40变体(不同接头长度),检测OX40信号传导、T细胞增殖(Edu和CFSE)、Ki67表达,并在高肿瘤负荷的腹腔小鼠模型中评估抗肿瘤效果。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Lenti-293T细胞Takara Biomedical--
Jurkat E6.1ATCC--
生物素化抗FMC63 scFvbioswan500014
链霉亲和素-BV421BioLegend405225
链霉亲和素-APCeBioscience17-4317-82
CD69-FITCBioLegend310903
mTCRβ-APCBioLegend109212
人TCRα/β-BV421BioLegend306721
颗粒酶B-BV421BioLegend372217
CD107a-BV421BioLegend328625
重组人CD19蛋白Abcamab234966
重组人CD20蛋白Abcamab158047
CD25-APCBioLegend302610
人CD8-percp-cy5.5BioLegend344710
人CD3-PE-cy7BioLegend344816
穿孔素-Percp-cy5.5BioLegend353313
颗粒酶A-PE/Cyanine7BioLegend507221
CD19-PE-cy7BioLegend302216
CD20-APCBioLegend302310
PD1-PerCP/Cy5.5BioLegend329914
TIM3-BV421BioLegend345007
LAG3-AF647BD Biosciences565717
EGFR-EF660eBioscience50-9509-41
PDL1 (CD274)-APCBioLegend329707
ROR1-PEBD Biosciences564474
Ki-67-APCBioLegend350514
β-微管蛋白EASY BIOBE0025-100
裂解的caspase-3Cell Signaling Technology9664s
Caspase-3Cell Signaling Technology9662s
N-GSDMEAbcamab215191
GSDMBAbcamab215729
磷酸化NF-κB2 p100 (Ser866/870)Cell Signaling Technology4810
RelBCell Signaling Technology4954
PCNASanta Cruzsc-56
人IL-2 ELISA试剂盒Invitrogen88-7025-88
人IFN-γ ELISA试剂盒Invitrogen88-7316-88
人TNF-α ELISA试剂盒Invitrogen88-7346-88
人GM-CSF ELISA试剂盒Invitrogen88-8337-88
CytoTox 96非放射性细胞毒性检测试剂盒Promega--
Edu检测试剂盒BeyotimeC0071S
CFSEInvitrogenC34554
基质胶BD Biosciences356234
D-荧光素YEASEN--
无缝克隆试剂盒Clone SmarterC5891-50

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
细胞培养与模型构建
细胞系来源、培养条件、CD19KO和CD20KO敲除细胞系构建细节、K562过表达细胞系构建方法。
阅读提示:见“Cell line and culture”小节
载体构建
慢病毒载体骨架(pHAGE)、启动子(EF-1α)、RFP报告基因、scFv序列来源、TCR恒定区序列、共刺激结构域序列(CD3ζ、4-1BB、OX40)及接头序列。
阅读提示:见“Vector construction”小节
流式细胞术
抗体克隆号、荧光标记、稀释比例、孵育时间和温度。
阅读提示:见“Flow cytometry”小节
Western blot
裂解液成分、抗体稀释度、孵育条件。
阅读提示:见“Western blot”小节
ELISA
试剂盒型号、样本稀释倍数、标准曲线范围。
阅读提示:见“Enzyme-linked immunosorbent assay”小节
细胞毒性检测
E:T比例、共培养时间、检测方法(LDH或荧光素酶)。
阅读提示:见“Cytotoxicity assays”小节
增殖检测
Edu和CFSE浓度、孵育时间、刺激方式(照射肿瘤细胞)、检测方法。
阅读提示:见“Proliferation assay”小节
动物实验
小鼠品系和年龄(NCG雌性,6-8周)、肿瘤细胞接种方式(静脉/腹腔)、细胞数量、T细胞输注时间、剂量、监测方法。
阅读提示:见“Mouse model”小节
统计分析
统计检验方法(ANOVA、t检验、log-rank)、多重比较校正、样本量(n=5?)和重复次数。
阅读提示:见“Statistical analysis”小节