针对结直肠癌的新型多表位mRNA疫苗：计算机辅助设计与免疫功效分析

《Frontiers in Immunology》：A novel multi-epitope mRNA vaccine against colorectal cancer: in silico design and immune efficacy profiling

本综述系统阐述了一种针对结直肠癌（CRC）的新型多表位mRNA疫苗的计算机辅助设计策略。研究通过免疫信息学工具筛选6种CRC特异性肿瘤抗原（TSAs）的B细胞、细胞毒性T细胞（CTL）和辅助T细胞（HTL）表位，利用卷积神经网络（CNN）结合RNA大语言模型（RNA-FM）优化5'UTR序列，并通过分子对接验证表位与MHC分子的结合亲和力。疫苗构建体经密码子优化后显示优越的稳定性（MFE=-1193.70 kcal/mol），计算机免疫模拟证实其可激发协同的体液免疫和细胞免疫应答，为CRC免疫治疗提供了新范式。

　　

背景：结直肠癌（CRC）作为全球第三大常见恶性肿瘤，其早期诊断困难且传统治疗方法（手术、化疗、放疗）存在局限性。免疫疗法特别是mRNA疫苗因其靶向性强、系统毒性低等优势成为研究热点。本研究旨在设计一种靶向CRC特异性肿瘤抗原（TSAs）的多表位mRNA疫苗。

材料与方法：从UniProt数据库获取6种CRC相关蛋白（THBS2、FSTL3、TNNT1、BGN、CTHRC1、NOX4）的氨基酸序列。通过ABCPred服务器预测B细胞表位，利用IEDB平台的NetMHCPan 4.1和NetMHCIIPan 4.1算法分别预测细胞毒性T淋巴细胞（CTL）和辅助T淋巴细胞（HTL）表位。表位的抗原性（VaxiJen v3.0）、过敏性（AllerTop v2.1）和毒性（ToxinPred）经系统评估。采用IEDB人口覆盖工具分析表位的全球适用性，并通过RosettaDock进行表位与MHC分子的分子对接验证。为优化疫苗效能，结合RNA-FM嵌入表示和卷积神经网络（CNN）筛选5'UTR序列，并采用LinearDesign等5种算法进行密码子优化。疫苗构建体包含5'm⁷G帽、优化UTR、Kozak序列、表位簇（通过GPGPG/KK/AAY连接子串联）及MITD序列。利用ProtParam分析疫苗的理化性质，C-IMMSIM平台进行计算机免疫模拟，RNAfold预测mRNA二级结构稳定性。

结果：共筛选出6个B细胞表位、12个CTL表位和18个HTL表位，均满足抗原性（VaxiJen评分≥0.5）、非过敏性和非毒性标准。人口覆盖分析显示疫苗对欧洲（89.13%）和北美（84.69%）人群覆盖率较高。分子对接证实表位MSDTEEQEY与HLA-A*01:01具有最优结合亲和力（Interface_Score=-115.51 REU）。CNN模型筛选的5'UTR序列（GGGATCTTATTCCACCTTCTGAAGCTTCTGTCGAACCAGTTGTAAGGAGA）显著提升翻译效率。疫苗构建体抗原性评分为0.7284（VaxiJen）和0.93（ANTIGENpro），理论等电点pI=9.27，体外半衰期>30小时（50°C）。免疫模拟显示三剂接种（1,000单位/剂）可诱导IgM/IgG抗体滴度升高及T细胞增殖，并促进记忆细胞形成。LinearDesign优化的序列展现卓越稳定性（MFE=-1193.70 kcal/mol）。分子 docking 验证疫苗与Toll样受体3（TLR3）和TLR4具有高结合亲和力（结合能分别为-1378.8 kcal/mol和-1581.2 kcal/mol）。

讨论：本研究通过多维度计算机辅助设计构建了靶向CRC的mRNA疫苗，其表位筛选、UTR优化及结构稳定性分析均显示良好潜力。抗原排列顺序可能影响疫苗免疫原性，需进一步实验验证。计算机免疫模拟与既往实验数据具有较高一致性，但个体差异和免疫系统复杂性仍是转化挑战。后续需通过体外转染实验、流式细胞术检测T细胞活化及体内肿瘤抑制实验验证疫苗效能。

结论：该多表位mRNA疫苗设计为CRC免疫治疗提供了新策略，计算机模拟表明其具备激发协同免疫应答的潜力，值得进一步开展实验研究验证其临床适用性。