《Cytotherapy》：Allogeneic CAR-T cell engineering: immune stealth, product fitness, and clinical translation
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摘要异体嵌合抗原受体T细胞（allo-CAR-T）正在被开发成为标准化、易于获得的细胞疗法，但其临床应用仍然受到移植物抗宿主病（GVHD）、宿主介导的排斥反应、持久性不足、基因组安全问题以及生产 variability 的限制。本文探讨了提高免疫兼容性和产品适应性的策略，特别关注
摘要
异体嵌合抗原受体T细胞（allo-CAR-T）正在被开发成为标准化、易于获得的细胞疗法，但其临床应用仍然受到移植物抗宿主病（GVHD）、宿主介导的排斥反应、持久性不足、基因组安全问题以及生产 variability 的限制。本文探讨了提高免疫兼容性和产品适应性的策略，特别关注基因组编辑、糖链修饰以及维持抗肿瘤活性的方法。我们还讨论了基于诱导多能干细胞（iPSCs）、合成生物学和人工智能辅助设计的下一代平台。体内CAR-T细胞的生成是一种平行方法，可能会影响allo-CAR-T产品的开发和评估方式。最后，我们考虑了将日益复杂的设计转化为安全、一致和可靠疗法的临床和制造要求。
引言
自体CAR-T疗法自2017年tisagenlecleucel获得批准以来，显著改善了多种复发性或难治性血液系统恶性肿瘤的治疗效果[1,2]。然而，自体CAR-T疗法的更广泛临床应用仍受限于其个性化生产的依赖性。生产过程通常需要数周时间，在此期间，病情快速进展的患者可能会经历临床恶化，从而不再适合治疗[3]。对于经过重预处理的患者，起始材料也可能存在问题，他们的T细胞数量或功能可能有限，且在采集过程中有时会携带白血病细胞[4,5]。
这些限制可以通过allo-CAR-T产品部分避免。健康的供体T细胞可能比从重预处理患者中获得的细胞更适合作为起始材料[6]。供体细胞还可以扩增并储存起来，为多名患者生成治疗剂量，从而更快地提供治疗[7]。已有临床数据显示，在CD7阳性的血液系统恶性肿瘤患者中，63.6%的患者在28天内达到了完全缓解[8]。然而，allo-CAR-T产品仍面临供体-受体免疫不兼容、持久性差和靶抗原重叠等问题[9],[10],[11]。这些障碍仍然是其进一步发展的核心问题。
在本综述中，我们讨论了如何改造allo-CAR-T细胞以实现免疫隐身、保持产品适应性并支持临床转化。首先总结了主要的基因组编辑平台和免疫逃逸策略，包括基于T细胞表面糖组重塑的糖链修饰这一新兴概念。然后探讨了提高持久性和抗肿瘤活性的方法，接着介绍了基于iPSCs、合成生物学、体内CAR-T生成以及人工智能辅助设计的下一代平台。最后，我们讨论了将日益复杂的工程细胞转化为可复制、可扩展且临床可靠的疗法所面临的转化挑战。
章节摘录
通过工程化免疫隐身来克服异体免疫屏障
对allo-CAR-T细胞而言，有三个主要障碍：移植物抗宿主病（GVHD）、宿主对移植物排斥（HVGR）以及CAR-T细胞间的相互杀伤（见图1）。GVHD发生时，内源性TCR会识别宿主的异种抗原，导致供体T细胞活化、组织细胞毒性损伤以及炎症细胞因子（如IL-6和TNF-α）的释放（见图1A）[12,13]。相反，受体的T细胞和NK细胞可能会攻击输注的CAR-T细胞。
用于allo-CAR-T细胞工程的基因组编辑技术
上述的免疫隐身和功能优化策略依赖于不同的基因组编辑平台，这些平台在效率、精确度、可扩展性和安全性上存在差异。目前的平台包括基于核酸酶的系统（如锌指核酸酶ZFNs）、转录激活因子样效应核酸酶（TALENs）和clustered regularly interspaced short palindromic repeats/CRISPR-associated protein 9（CRISPR/Cas9），以及基于碱基编辑器（BEs）的精确编辑技术。
保持产品适应性、持久性和抗肿瘤活性
用于可编程allo-CAR-T细胞的下一代平台
下一代allo-CAR-T的发展不仅涉及基因编辑，还扩展到了细胞来源的选择、细胞活动的控制和制造的一致性。新兴的方法包括可再生的iPSC衍生细胞、合成电路以及人工智能辅助的产品设计和制造。体内CAR-T细胞的生成提供了一种相关策略，即直接在患者体内产生工程化T细胞。
表1列出了几项具有代表性的allo-CAR-T细胞临床研究。除了早期的活性和安全证据外，临床开发还取决于产品的定义、生产和使用方式。以下部分将讨论产品的质量、制造一致性和临床应用。
结论与未来展望
allo-CAR-T的发展已经超越了单纯消除异体障碍的阶段。现在的核心任务是在同一产品中结合免疫兼容性、细胞适应性、基因组安全性和可制造性。精确的基因组编辑、免疫隐身策略（如糖链修饰）以及可编程的细胞控制扩大了可用的设计空间。尽管它们的价值将取决于这些进步能否有效地整合到稳定且临床有效的疗法中。
资助
本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号82072078）和江苏省重点研发计划（项目编号BE2020777）的支持。资助方在综述的构思、文献评估、证据解读、手稿准备或决定提交发表方面没有发挥作用。
R.Y.策划了这篇综述，进行了文献检索，准备了图表，并起草了手稿。X.M.、Z.L.和K.Y.参与了文献收集、数据解读和手稿修改。Z.X.监督了研究，优化了手稿结构，并对手稿进行了最终修订。所有作者都阅读并批准了最终版本的手稿。
在准备这项工作时，作者使用了ChatGPT（OpenAI）来改进文本的英文表达和可读性。作者根据需要审阅和编辑了输出内容，并对发表文章的内容负全责。
Ruyue Yang|Xue Mi|Zhanping Li|Kai Yan|Zhongdang Xiao
中国东南大学生物科学与医学工程学院数字医学工程国家重点实验室，南京210096
