综述：重新编程肿瘤微环境以克服胰腺癌对免疫治疗的耐药性

《Frontiers in Immunology》：Reprogramming the tumor microenvironment to overcome immunotherapy resistance in pancreatic cancer

PDAC的肿瘤微环境（TME）通过复杂机制（包括CAFs驱动的ECM重塑、TAMs/MDSCs/Tregs协同免疫抑制、代谢竞争及非PD-1/PD-L1通路）导致免疫治疗抵抗，新兴策略如纳米技术靶向递送、单细胞多组学解析、合成生物学工程免疫细胞及AI驱动的精准治疗，结合免疫检查点抑制剂和抗血管生成药物，为克服TME屏障提供新方向。

　　胰腺导管腺癌（PDAC）作为全球癌症中最具挑战性的疾病之一，其高度免疫抑制的肿瘤微环境（TME）成为限制免疫治疗效果的关键因素。PDAC的免疫逃逸机制不仅体现在肿瘤细胞本身，还涉及复杂的细胞间和细胞外基质（ECM）调控网络，形成一个多层次、多维度的免疫抑制体系。这种微环境的特征包括高度纤维化的间质、丰富的免疫抑制细胞类型、异常的代谢状态以及特定的化学信号网络，共同构建了一个阻碍免疫细胞渗透、激活和功能发挥的免疫排斥环境。因此，PDAC常被称为“免疫沙漠”肿瘤，对当前的免疫检查点阻断（ICB）等免疫治疗手段表现出显著的耐药性。本文将系统探讨PDAC肿瘤微环境的免疫逃逸机制，并分析当前及未来可能的治疗策略，以期为改善PDAC的免疫治疗效果提供理论依据和实践方向。

PDAC的肿瘤微环境不仅由癌细胞构成，还包括多种非恶性成分，如癌症相关成纤维细胞（CAFs）、免疫抑制性髓系细胞（如肿瘤相关巨噬细胞TAMs和髓源性抑制细胞MDSCs）、调节性T细胞（Tregs）、异常血管网络、细胞外基质（ECM）以及独特的代谢环境。这些成分协同作用，形成一个高度免疫抑制的微环境，对免疫细胞的浸润和功能造成严重影响。其中，CAFs在PDAC的TME中扮演了核心角色，它们通过分泌大量胶原蛋白和透明质酸，构建了致密的纤维化屏障，限制了免疫细胞的进入。同时，CAFs还通过分泌细胞因子如IL-6、CXCL12和LIF，促进肿瘤生长并吸引免疫抑制性细胞，如MDSCs和Tregs，从而增强局部免疫抑制。此外，CAFs通过分泌TGF-β等分子，进一步抑制细胞毒性T细胞的功能，促进Treg分化，并削弱树突状细胞的激活，形成一个自我强化的免疫调节网络。

在PDAC的TME中，TAMs主要表现为M2样表型，这种表型特征使得它们成为免疫抑制的重要参与者。M2型TAMs通过分泌IL-10、TGF-β和VEGF等因子，抑制效应T细胞活性，同时促进血管生成和ECM重塑。这些行为不仅加强了肿瘤的物理屏障，还进一步强化了免疫抑制的环境。此外，TAMs还表达免疫抑制性表面分子，如PD-L1、CD206和Arginase-1（Arg1），其中PD-L1与T细胞上的PD-1结合会诱导T细胞耗竭，而Arg1介导的精氨酸耗竭则限制T细胞的增殖和效应功能。在缺氧条件下，HIF-1α的表达进一步促进了TAMs向M2表型的极化，并上调VEGF的表达，加剧了免疫抑制和血管异常。同时，TAMs与其它间质成分之间存在密切的相互作用，例如通过释放趋化因子（如CCL2、CCL5）招募Tregs和单核细胞，或通过TGF-β依赖的反馈环刺激CAFs的激活，从而强化整个免疫抑制生态系统。

调节性T细胞（Tregs）在PDAC的TME中高度富集，并表现出一种激活的表型，其特征是高表达FoxP3和CD25。Tregs通过多种机制抑制抗肿瘤免疫反应，包括消耗IL-2、通过CTLA-4竞争效应T细胞的共刺激信号，以及分泌IL-10和TGF-β，直接抑制T细胞的激活和细胞毒性。此外，Tregs还能通过影响树突状细胞的成熟和抗原呈递，进一步削弱适应性免疫的启动。在营养匮乏的PDAC TME中，Tregs展现出代谢可塑性，依赖增强的脂肪酸氧化和线粒体氧化磷酸化来维持其抑制功能。通过与TAMs和CAFs之间的代谢和细胞因子相互作用，Tregs帮助维持一个自我强化的免疫调节网络，使得PDAC的免疫抑制状态得以持续。

髓源性抑制细胞（MDSCs）在PDAC中也高度富集，它们通过代谢竞争和氧化应激机制显著抑制抗肿瘤免疫。MDSCs表达高水平的精氨酸酶1（ARG1）和诱导型一氧化氮合酶（iNOS），这些酶分别消耗精氨酸并产生一氧化氮（NO），从而限制T细胞的增殖并破坏T细胞受体（TCR）信号传导，诱导T细胞凋亡。此外，MDSCs还能通过消耗半胱氨酸进一步干扰T细胞的氧化还原平衡。在免疫调节层面，MDSCs释放IL-10和TGF-β，促进Treg扩增，并通过相互作用与TAMs形成细胞因子循环，进一步放大免疫抑制。这些机制共同构建了一个高度协调的网络，支撑PDAC对免疫治疗的强烈抵抗。

除了细胞层面的免疫抑制，PDAC的TME还存在非细胞性屏障和代谢紊乱。细胞外基质（ECM）在PDAC中异常丰富且结构致密，构成了物理免疫屏障的核心部分。ECM主要由I型、III型和IV型胶原蛋白、透明质酸和纤连蛋白组成，形成一个高度交联且机械刚性的基质网络。这种纤维化基质主要由激活的CAFs分泌和重塑，它们不仅合成大量ECM成分，还通过分泌基质金属蛋白酶（MMPs）调控其降解和空间组织，从而维持PDAC的高基质张力。ECM的过度沉积显著增加了间质压力，进而压缩肿瘤血管，导致血管塌陷、血流不足以及肿瘤组织内广泛而持久的缺氧状态。缺氧条件不仅削弱了免疫效应细胞的代谢活动和功能完整性，还促进了免疫抑制性细胞群体（如MDSCs、TAMs和Tregs）的招募和极化，进一步巩固了TME的免疫耐受状态。除了其生物力学作用，ECM还通过与免疫细胞表面受体（如整合素和CD44）的相互作用，启动下游的免疫抑制信号通路，如焦磷酸酶（FAK）、PI3K-Akt和TGF-β信号通路，这些通路共同抑制T细胞的迁移、存活和细胞毒性功能。

同时，缺氧和代谢应激是PDAC TME中另一个关键的免疫抑制轴。由于显著的纤维化基质和ECM成分的持续沉积，PDAC组织中的间质压力显著增加，导致肿瘤血管的压缩和血流不足，从而形成广泛的、持续的缺氧状态。在缺氧条件下，HIF-1α和HIF-2α被稳定，并启动一个广泛的转录程序，包括VEGF等促血管生成因子的上调。然而，新生血管往往结构异常且功能渗漏，进一步加剧了局部缺氧并阻碍了免疫细胞的迁移。HIF信号还诱导多种免疫检查点分子的表达，如程序性死亡配体1（PD-L1）和CD47，后者作为“不要吃我”的信号，抑制巨噬细胞的吞噬作用，从而直接损害T细胞功能，促进免疫抑制性微环境的形成。

此外，缺氧还促进了有氧糖酵解（即瓦尔堡效应），导致TME中乳酸的大量积累，并形成局部酸性环境。这种pH值的下降直接抑制了CD8+ T细胞和自然杀伤（NK）细胞的细胞毒性活性，促进它们的功能耗竭，并削弱其增殖能力。乳酸还影响肿瘤相关巨噬细胞，使其向M2样表型偏移，这种表型与增强的免疫调节活性和肿瘤进展密切相关。同时，肿瘤细胞与免疫细胞之间对关键营养物质（如葡萄糖、谷氨酰胺和色氨酸）的激烈竞争进一步限制了T细胞的代谢可塑性，削弱了它们维持能量密集的抗肿瘤反应的能力。这些动态的代谢变化不仅构成了PDAC免疫抑制的核心机制，还影响了免疫细胞的功能状态和整体免疫反应的效率。

除了缺氧和代谢应激，PDAC的TME还包含一个高度调控的免疫抑制信号网络，由可溶性因子、趋化因子和肿瘤来源的细胞外囊泡（EVs）共同构成。CAFs在这一网络中发挥着核心作用，通过分泌趋化因子如CXCL12，在肿瘤周围形成一个趋化因子屏障，限制CD8+ T细胞向肿瘤核心的浸润。同时，CCL2在PDAC中高度表达，并通过与循环髓系细胞上的CCR2受体相互作用，促进免疫抑制性MDSCs和TAMs的招募。此外，细胞因子如IL-10和TGF-β广泛分布于TME中，通过抑制树突状细胞的成熟和抗原呈递，维持免疫耐受状态。肿瘤来源的外泌体也已被证实为免疫调节的重要介质，它们携带多种免疫调节性货物，如微小RNA（如miR-21、miR-146a）、免疫检查点蛋白（如PD-L1、TGF-β）和生物活性脂质，这些成分对造血器官产生系统性影响。通过重编程骨髓中的髓系前体细胞，外泌体促进了MDSCs和其他免疫抑制性谱系的分化，从而在肿瘤的根源上强化系统性免疫耐受。

综上所述，PDAC的TME通过细胞、非细胞性屏障以及代谢应激等多个层面构建了一个多维且逐步演化的免疫抑制网络。这一网络不仅限制了效应免疫细胞的功能，还影响了营养供应、免疫细胞的空间分布以及远距离免疫调节信号。这些整合机制构成了PDAC对当前免疫治疗策略的深刻抵抗，并成为开发TME靶向治疗策略的关键焦点。因此，深入理解这些机制对于制定更有效和持久的免疫治疗方案至关重要。

为了克服PDAC的免疫治疗障碍，研究者们正在探索多种靶向TME的治疗策略。这些策略包括ECM重塑、CAFs调控、代谢重编程和髓系细胞靶向等。在临床实践中，已有一些TME靶向疗法被应用，如免疫检查点抑制剂（ICIs）和抗血管生成药物。然而，尽管这些方法在某些情况下显示出一定的疗效，但它们在PDAC中的应用仍然面临诸多挑战。例如，PDAC的纤维化特性使得传统免疫检查点抑制剂（如PD-1或PD-L1抑制剂）的疗效受限，因为它们无法有效穿透致密的基质屏障。因此，联合治疗策略成为近年来研究的重点，通过同时靶向TME的多个成分，以期突破免疫抑制的多重屏障。

纳米技术作为一项新兴的治疗手段，正在为PDAC的TME重塑提供新的可能性。纳米颗粒能够通过被动靶向（如增强渗透和滞留效应）或主动靶向（如通过特定配体识别TME中的关键成分）克服PDAC的物理和免疫屏障。例如，含有透明质酸的纳米颗粒可以特异性结合CD44过表达的CAFs，从而将TGF-β抑制剂递送至纤维化区域，增强T细胞浸润。此外，响应性纳米平台可以依据肿瘤特异性信号（如酸性pH、活性氧或过表达的基质金属蛋白酶）在特定部位释放药物，实现更精准的治疗。一些研究还表明，通过外部触发的释放机制（如光、磁场或超声波），可以进一步增强对PDAC TME异质性的控制，提高治疗效果。

单细胞和空间多组学技术的出现，为PDAC的TME研究提供了前所未有的深度和分辨率。这些技术能够揭示TME中不同细胞类型的异质性，包括CAFs、TAMs、MDSCs和Tregs的空间分布和功能状态。例如，单细胞RNA测序显示，iCAFs倾向于定位在血管附近，分泌趋化因子（如CXCL12、IL-6）形成趋化因子“围栏”，阻碍效应T细胞的浸润，而myCAFs则主要聚集在上皮区域，通过产生ECM成分加强纤维化屏障。空间转录组学和蛋白质组学进一步揭示了免疫细胞在TME中的分布和功能，帮助构建详细的“免疫架构图谱”。这些技术的整合不仅有助于理解PDAC的免疫景观，还为设计针对特定免疫抑制区域的治疗策略提供了新的思路。

合成生物学的发展也为PDAC的TME重塑提供了新的工具。通过工程化免疫细胞，如巨噬细胞、T细胞、树突状细胞和Tregs，研究人员能够开发出具有感知、适应和重塑TME能力的“活体药物”。例如，针对CD47的CAR-Ms（嵌合抗原受体巨噬细胞）能够同时进行肿瘤吞噬和分泌IL-12、GM-CSF，从而促进TAMs的重编程和CD8+ T细胞的浸润。先进的CAR-M设计还整合了代谢支持回路（如IL-12–STAT4或NF-κB驱动的模块），以维持巨噬细胞的活性，即使在缺氧和营养匮乏的PDAC TME中也能有效运作。逻辑门控的CAR-T细胞则通过双重输入感知肿瘤特异性抗原（如间皮素、Claudin18.2）和抑制性信号（如TGF-β、PD-L1），在特定的TME条件下激活，提高治疗的特异性，减少系统毒性。CRISPR/Cas介导的免疫工程还能够调控免疫细胞的细胞因子分泌，如STING激动剂、IL-2和IL-15，从而在局部增强免疫反应，避免全身性细胞因子风暴。这些合成生物学技术不仅增强了免疫细胞的靶向性和功能，还为实现适应性免疫重塑提供了新的途径。

人工智能（AI）技术正在成为TME靶向治疗设计的重要驱动力。通过分析多维数据集，包括单细胞、空间、代谢和组织病理学信息，AI模型能够识别主导的免疫抑制驱动因素，并模拟合理的干预策略。例如，DeepMind与纪念斯隆-凯特琳癌症中心合作开发的模型识别了NOX4作为CAFs的关键效应分子，并提出了同时抑制FAK和VEGFR2的双靶点策略，以破坏成纤维细胞与血管的相互作用。AI还可以预测药物组合，如STING激动剂、LDHA抑制剂和PD-1抑制剂的三联疗法，以克服乳酸驱动的MDSC积累和T细胞耗竭。除了药物设计，AI还能够加速小分子免疫调节剂、新一代脂质纳米颗粒和纳米抗体的发现，优化其药代动力学和免疫靶向特性。数字病理平台结合深度学习技术，能够动态追踪TME的重塑过程，将空间免疫指标与患者预后相关联，从而指导实时治疗调整。这些AI驱动的策略代表了从静态联合治疗向动态、阶段性的免疫调控的转变，标志着精准免疫治疗的新前沿。

在临床试验方面，多个研究正在评估TME靶向联合免疫治疗的有效性。例如，MORPHEUS-PDAC试验评估了PD-L1抗体atezolizumab与PEGPH20（一种靶向透明质酸的酶）的联合应用，结果显示客观缓解率（ORR）为8.3%，疾病控制率（DCR）为41.7%，显著优于单独化疗的5%。然而，尽管显示出一定的疗效，但该治疗并未带来显著的生存优势，提示TME重塑向免疫激活的转化仍面临挑战。另一项II期试验研究了CXCR4拮抗剂plerixafor（AMD3100）与PD-1抗体cemiplimab的联合使用，结果显示36%的患者出现疾病稳定，中位无进展生存期（PFS）为2.8个月，总生存期（OS）为6.9个月。虽然未观察到客观缓解，但相关分析表明MDSC频率下降和效应T细胞特征增强，提示部分免疫调控的成功。PAAG方案（PD-1抑制剂penpulimab、抗血管生成药物anlotinib和标准化疗）在多中心II期试验中表现出更高的疗效，ORR达到31.6%，DCR为73.7%，PFS为6.8个月，优于单独化疗的约23%和5.5个月。这些结果支持了通过血管调节实现TME正常化的观点，从而提高免疫检查点阻断的疗效。

然而，尽管TME靶向策略在PDAC的治疗中展现出一定前景，其临床转化仍面临诸多挑战。首先，安全性问题始终是首要关注点。TME调控通常涉及多个信号通路的平行干预，特别是与免疫检查点阻断联合使用时，可能引发系统性免疫激活，导致严重的免疫相关不良事件（如细胞因子释放综合征、自身免疫器官损伤或血液和肝脏毒性）。此外，过度的间质耗竭可能带来意想不到的风险。虽然降解ECM或清除CAFs可以增强免疫细胞浸润和药物输送，但预临床研究表明，过度破坏间质结构可能促进肿瘤的侵袭和转移。间质成分如αSMA+成纤维细胞和胶原网络不仅限制了肿瘤扩散，还维持了血管完整性和机械约束，它们的丧失可能导致血管渗漏、缺氧和上皮-间质转化（EMT），最终加速肿瘤进展。因此，选择性和可逆的间质重编程比完全清除更为关键。

其次，治疗反应的显著异质性仍是主要挑战之一。即使在标准化治疗方案下，患者对治疗的反应仍存在巨大差异，这不仅与内在基因组差异有关，还与TME内的时空动态密切相关。目前，缺乏可靠的、实时的生物标志物来监测TME的重塑过程，限制了临床医生根据机制反馈调整治疗的能力，使得治疗决策仍依赖于经验判断。这种局限性严重影响了真正个性化TME靶向策略的实施。

第三，获得性耐药机制的出现正在成为该领域的新挑战。TME的可塑性，尤其是在免疫“冷”肿瘤如PDAC中，使得肿瘤能够迅速适应靶向干预。当一个主要的免疫抑制轴（如CSF1/CSF1R）被有效抑制时，其他免疫逃逸途径（如Galectin-9/TIM-3或CD47/SIRPα）常常被上调。此外，代谢重编程（如从乳酸发酵向脂肪酸氧化的转变）使得肿瘤和间质细胞能够绕过代谢阻断，同时维持免疫抑制的微环境。因此，针对PDAC的TME重编程不仅需要克服免疫抑制的多重屏障，还需要维持肿瘤-间质-免疫生态系统的平衡。

展望未来，PDAC的治疗策略将需要更加平衡和适应性的方法。整合实时生物标志物、空间多组学和计算建模，可以指导治疗强度的动态调节，从而最大化持久的抗肿瘤免疫，同时减少不良反应。TME靶向干预与AI辅助诊断、数字孪生模型和可编程治疗平台的结合，有望实现基于上下文的、个性化的免疫调控，不仅适用于PDAC，还可能拓展至其他免疫“冷”肿瘤，如前列腺癌和胶质母细胞瘤。数字孪生肿瘤模型通过整合空间转录组学、单细胞RNA测序、蛋白质组学、代谢组学和纵向成像，能够重建动态、个体化的TME表征。先进的计算框架，如图神经网络、多组学整合算法和强化学习，使得肿瘤演变、细胞相互作用和模型参数的迭代更新成为可能。这些数字孪生模型可以预测不同干预措施下的治疗结果，支持个性化的药物组合、剂量方案和治疗顺序的理性设计。

合成生物学和纳米技术进一步拓展了TME靶向策略的边界。下一代工程化CAR-T细胞可以配备环境感知模块，根据TME中的关键信号（如TGF-β、乳酸和ROS）动态调节细胞毒性程序。同时，AI引导的纳米机器人能够将免疫刺激剂、代谢抑制剂或基因编辑工具精准递送至特定的TME区域，提高治疗的特异性和有效性。这些方法的结合使得免疫治疗从标准化转变为高度响应的、患者定制化的策略，为PDAC及其他免疫“冷”肿瘤的治疗提供了全新的思路。

最终，这些技术的融合标志着一个适应性、情境感知的免疫干预范式的到来。从单向的治疗策略转向多维的干预手段，PDAC的治疗正逐步走向更加精准和个性化的方向。通过动态调控免疫细胞、间质结构和代谢状态，TME重编程有望成为PDAC治疗的核心支柱，从而改变长期以来将PDAC视为免疫“不可治疗”疾病的观念。未来，随着对TME调控机制的深入理解，以及技术平台的不断优化，PDAC的免疫治疗将朝着更加高效和持久的方向发展，为患者带来新的希望。