基于广义线性模型（GLM）的流式细胞术数据分析框架揭示结核疫苗免疫应答的性别差异与时间动态

研究人员针对结核病（TB）疫苗评估中高维流式细胞术数据的复杂统计分析需求，开发了广义线性模型（GLM）框架，解决了传统统计方法对非正态分布和比例数据的局限性。通过BCG初免-ID93-GLA-SE加强的小鼠模型，发现该联合方案显著增强肺部T细胞应答（CD4+CD44+），并首次揭示性别对B细胞免疫的调控作用（女性概率达41% vs 男性9%）。该研究为疫苗优化和精准免疫策略提供了新工具。

　　

结核病（Tuberculosis, TB）仍是全球最致命的传染病之一，每年导致130万人死亡。尽管已有百年历史的卡介苗（BCG）疫苗，但其对成人肺结核的保护效果不稳定，亟需开发新型疫苗和评估工具。当前研究面临两大挑战：一是高维流式细胞术数据存在非正态分布、比例数据特性与传统统计方法的矛盾；二是疫苗免疫应答受性别、时间等多因素影响，但缺乏系统分析框架。

针对这些问题，美国科罗拉多州立大学（Colorado State University）的研究团队在《npj Systems Biology and Applications》发表了一项创新研究。他们构建了广义线性模型（GLM）分析框架，首次将疫苗接种（BCG、ID93-GLA-SE及其联合方案）、感染后时间点（14/56/90天）和性别因素纳入统一模型，系统解析了结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis, Mtb）攻击下小鼠肺部免疫应答的动态特征。

研究采用三大关键技术：1）19色流式细胞术检测肺部淋巴细胞亚群（如CD4⁺CD44⁺活化T细胞、CD8⁺细胞毒性T细胞）；2）基于R语言的GLM建模，采用拟二项分布处理过度离散数据；3）Cook距离分析验证模型稳健性。实验使用C57BL/6小鼠建立BCG初免-ID93-GLA-SE加强的结核感染模型。

主要发现如下

GLM框架验证

通过比较包含三因素交互作用的扩展模型与简化模型，发现扩展模型解释57%的变异（vs简化模型43%），且偏差下降显著（p=0.017）。模型诊断显示Cook距离<0.158，证实数据可靠性。

多变量免疫调控

• T细胞应答：BCG+ID93-GLA-SE组女性小鼠在感染14天时T细胞活化概率达13%，显著高于单独疫苗组（OR=3.55，p<0.05）。

  

• 性别差异：女性B细胞应答概率在90天时达43%，是男性（23%）的1.9倍；而ID93-GLA-SE单独接种仅对女性T细胞有激活作用（p<0.05）。

  

时间动态

CD8⁺T细胞比例与疫苗接种无关，但随感染时间延长，女性NK细胞比例上升37%（p<0.05），提示先天免疫的性别特异性调控。

这项研究首次通过GLM框架揭示了结核疫苗免疫应答的三维调控机制：1）BCG初免-蛋白加强策略可突破BCG单用局限；2）性别是独立于疫苗方案的关键变量；3）感染后期（>56天）B细胞应答显著增强。该成果不仅为结核疫苗临床试验设计提供新思路——建议纳入性别分层分析，其GLM框架更可推广至HIV、流感等复杂免疫研究领域。正如作者Pablo Maldonado强调："传统t检验可能掩盖性别特异性疗效，而GLM能捕捉多维生物学的真实图景"。

研究还引发对临床实践的思考：当前结核疫苗是否需性别定制？为何女性对ID93-GLA-SE的应答更强？这些发现为后续研究开辟了新方向。随着该框架在GitHub开源，预计将推动免疫学研究从"均值比较"向"多变量预测"的范式转变。