肿瘤mRNA疫苗
tumor mRNA疫苗的发展历程【1】
其中，tumor mRNA疫苗异军突起，成为近些年瞩目的焦点。 tumor mRNA疫苗是一种通过递送编码 tumor抗原的mRNA至人体细胞，诱导免疫系统特异性攻击癌细胞的创新疗法。相比多肽疫苗和DC疫苗，mRNA疫苗不依赖佐剂、生产成本低、可高效递送多种抗原、不受患者HLA分型限制，还能同时激活细胞免疫与体液免疫，也不会存在DNA疫苗整合宿主基因组导致突变的风险，其多价设计也有望解决 tumor异质性和耐药问题 【1】。 
tumor mRNA疫苗需要高效的递送载体和合适的输注方式才可发挥作用。目前，递送载体主要有病毒载体、病毒样颗粒载体和脂质纳米颗粒（LNP）载体，LNP应用最广泛 ，能保护mRNA免于降解，延长体内循环时间 【2】。 肿瘤新抗原
tumor 新抗原的发展历程【3】 tumor mRNA疫苗分为个性化疫苗与通用型疫苗两种。其中个性化 tumor mRNA疫苗根据个人的突变分布和HLA表型选择更高免疫原性的tumor新抗原 （ Neoantigen ） 组合，实现精准医疗【2】。 
新抗原的产生与抗原呈递【3 】 tumor新抗原是由于tumor细胞基因组突变（SNVs、InDels、Fusions）、异常转录变异体或翻译后修饰而产生的异常蛋白质片段，在正常细胞中不存在[3]。免疫系统能够将其识别为"非己"物质，从而激活T细胞发动精准攻击。 tumor 新抗原优势在于：
- 精准靶向tuomr细胞 ：新抗原源于tumor特有突变，仅表达在cancer细胞表面，显著降低对正常组织的脱靶毒性风险。
- 激活双重免疫应答 ：mRNA疫苗递送的新抗原可同时诱导CD8⁺和CD4⁺ T细胞活化，产生强效且持久的抗tumor免疫。
- 高度个体化设计 ：基于患者特异性突变谱定制新抗原组合，克服tumor异质性并兼容PD-1等联合疗法提升疗效。
图源自Technology Networks
肿瘤新抗原预测流程【3】
个性化肿瘤mRNA疫苗如何发挥作用？
个性化tumor mRNA疫苗即通过基因测序靶向预测并筛选患者 tumor新抗原，将选定新抗原序列整合至mRNA载体，通过LNP包封从而制备mRNA疫苗。疫苗通过LNP递送编码 tumor新抗原的mRNA至抗原呈递细胞（ 如树突状细胞 ）摄取，在胞质内翻译表达新抗原蛋白；蛋白酶体将新抗原蛋白降解为短肽段（ 抗原表位 ），与主要组织相容性复合体Ⅰ（ MHC-Ⅰ ）结合，呈递至细胞表面，被T细胞受体识别，激活CD8+T细胞，进一步分化为细胞毒性T淋巴细胞，直接杀伤 tumor细胞 。同时分泌的抗原还可能进入MHC-Ⅱ呈递途径，激活CD4+T细胞，促进B细胞产生 tumor特异性抗体，进一步增强免疫反应【2】。 
当前AI技术正在革新个性化 tumor mRNA疫苗。早在2016年，Moderna 便引入AI进行个性化 tumor mRNA疫苗序列设计，在2023年与OpenAI全面合作；BioNTech 在2023年收购InstaDeep进一步深化AI赋能；2025年初，美国星际之门 计划开启（软银、OpenAI、甲骨文等顶尖科技巨头领衔），注资5000亿美金，甲骨文CEOLarry Ellison在发布会上表示，计划落地后将助力AI增效，将个性化tumor mRNA疫苗的开发时间压缩至48小时。这种策略不经有望克服 tumor 异质性带来的治疗障碍，还可能大幅压缩患者等待时间。 Precedence Research 报告显示，预计到2034年，全球mRNA疗法市场规模将达426.4亿美元。
2025年8月8日，国家自然科学基金委员会发布赋能药物创新的RNA基础研究重大研究计划2025年度项目指南"关于发布赋能药物创新的RNA基础研究重大研究计划2025年度项目指南的通告 "。指南开篇强调"面向RNA药物创制的国家重大需求"。2025年拟资助（培育项目30-40项 × 80万/项 + 重点支持项目3-5项 × 300万/项 ），申请书提交日期为2025年9月15日－2025年9月22日16时。
https://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab434/info95398.htm
为****全面推进 tumor mRNA疫苗的研究与产业化发展。 表观生物与珲信生物达成战略合作协议。双方将聚焦 tumor mRNA疫苗技术及其相关产品领域，展开深度战略合作。期望携手为推动中国生物医药产业的创新与发展贡献一份力量，造福 tumor 患者。
我们正式推出从tumor新抗原预测到mRNA-LNP制剂制备的一站式服务：****
个性化tumor mRNA疫苗开发方案
一 肿瘤新抗原发现 1. 经典方案
- tumor组织：WES（15 G）+mRNA-seq（10G）
- 全血：WES（10 G）
分析内容： 体细胞突变（Mutations）、单核苷酸突变（SNVs）、插入/缺失（InDels）、融合基因（Fusions）
2 . 全基因组方案
- tumor组织：WGS（90 G）+WES（15 G）+mRNA-seq（10 G）
- 全血：WGS（90 G）+WES（15 G）
**分析内容：**Mutations、SNVs、InDels、Fusions、结构变异（SVs）、拷贝数变异（CNVs）、异常可变剪接（Junctions）
3. 联合翻译组方案
- tumor组织：WES（15 G）+longRNA-seq（15 G）+Ribo-seq（100 M）
- 正常组织：longRNA-seq（15 G）+Ribo-seq（100 M）
- 全血：WES（10 G）
**分析内容：**Mutations、SNVs、InDels、Junctions、Fusions、tumor特异性翻译事件
二 质粒构建 NeoDesign序列优化与设计 →基因合成 →载体构建 →质粒生产
三 mRNA批生产 模版制备 → ******体外转录（**IVT） →纯化与质控 →批次扩增
四 mRNA-LNP制剂批生产 LNP配方设计 ****→****mRNA-LNP封装 →纯化与浓缩 →GMP生产
五 质检交付4 mg mRNA-LNP制剂（供8次注射，GMP级，可用于IIT或者临床前研究）
研究方案与案例
经典方案：WES+mRNA-seq
WES全外显子测序专注编辑蛋白质的区域，即外显子组。这部分虽然只占整个基因组的1~2%，但包含了大约85%的致病突变[4]。WES检测突变，mRNA-seq检测突变基因的转录表达水平。
优势： 成本较低，分析流程成熟。
局限： WES无法发现非编码区突变或较大结构变异，错过潜在的新抗原来源；mRNA-seq不能直接证明突变蛋白被翻译或呈递。
📑研究案例：
****1. 《Nature》A neoantigen vaccine generates antitumour immunity in renal cell carcinoma **[5]**
通过WES和RNA测序识别体细胞突变，优先选择驱动基因突变、高表达、克隆性突变等高质量新抗原，设计成15-33个氨基酸的合成长肽并分为4个肽池制备疫苗。结果显示，中位随访40.2个月后无一例患者复发，所有患者均产生了针对疫苗抗原的T细胞免疫反应，包括对VHL、PBRM1、BAP1等关键驱动基因突变的反应，77.8%的患者检测到抗自体tumor反应性，证明了个性化新抗原疫苗在低突变负荷tumor中的可行性和免疫原性。
****2. 《Nature》Personalized RNA neoantigen vaccines stimulate T cells in pancreatic cancer **[6]**
这项研究使用WES识别体细胞突变、RNA-seq确认突变基因表达、HLA分型确定限制性元件，结合生物信息学算法预测和排序新抗原免疫原性，成功开发出个体化mRNA新抗原疫苗治疗胰腺cancer。研究还创新性地运用TCR Vβ测序开发CloneTrack方法追踪疫苗扩增的T细胞克隆，并通过单细胞RNA/TCR测序深入分析T细胞功能，证明了该疫苗能有效激活新抗原特异性T细胞应答并显著延长患者无复发生存期。
全基因组方案：WGS+WES+mRNA-seq
WGS覆盖全基因组，可以检测非编码区、SVs和CNVs，能发现WES遗漏的内部SV、基因融合断点和可变剪接位点[7,8]。
优势： 检测全基因组范围所有突变，包括非编码区的新抗原。
局限： 成本稍高、数据量大、分析时间延长
📑研究案例：
****1. 《Cancer Discovery》Genomes for Kids: The Scope of Pathogenic Mutations in Pediatric Cancer Revealed by Comprehensive DNA and RNA Sequencing **[9]**
这项研究通过三组学联合分析（WGS、WES、RNA-seq）对309例儿童cancer患者进行综合突变分析。研究在体细胞突变层面检出平均每例3个致病性变异，包括基因融合（36%）、增强子劫持（8%）和微缺失（15%）等复杂结构变异；在胚系突变分析中发现18%患者携带cancer易感变异，其中55%与tumor发生直接相关。三组学联合的核心优势在于WGS检测结构变异和非编码区突变，WES精确识别编码区点突变，RNA-seq验证功能影响和异常表达，相互补充实现了比单一测序平台更全面的突变谱解析，最终86%患者获得临床可操作的基因组信息。
****2. 《PNAS》Integrated mutational landscape analysis of uterine leiomyosarcomas **[10]**
这篇研究采用WGS、WES和RNA-Seq三种测序技术的整合分析策略，对83例子宫平滑肌肉tumor进行了全面的基因组学分析。研究通过联合突变分析识别了体细胞SNV、InDel、CNV、Fusion和SV等多层次基因组改变，发现TP53（43.9%）、ATRX（30.4%）、PTEN（4.9%）和新识别的MEN1（6.1%）为显著突变的驱动基因。突变特征分析揭示25%的tumor具有同源重组修复缺陷（HRD）特征，2%具有微卫星不稳定（MSI）特征，76%的样本存在染色体复杂重排。
联合翻译组方案：WES+longRNA-seq+Ribo-seq
2025年5月，麻省理工在《Science 》发表了关于胰腺cancer隐秘抗原的文章，该研究发现了胰腺cancer中由HLA-I分子呈递的非典型抗原肽，这些抗原主要来源于lncRNA、UTR及内含阅读框，具有高度的癌症特异性[11]。longRNA-seq可用时检测mRNA和lncRNA；Ribo-seq可提供突变肽段真实翻译的证据；过滤掉未翻译的突变肽段；鉴定难以识别的非经典开放阅读框等；发现遗漏的潜在新抗原等[12]。
优势： 最大限度挖掘新抗原来源，可发现非经典ORF翻译出的肽段；增强候选新抗原的可信度，降低假阳性率[13]。
局限： 样本要求严格，成本稍高，数据分析复杂。
📑思路参考：
****1. 《Science》：Pancreatic cancer-restricted cryptic antigens are targets for T cell recognition **[11]**
该研究首次系统性地证明了胰腺cancer中存在大量cancer特异性的隐性抗原，这些来源于非编码基因组区域的肽类分子具有良好的免疫原性，可作为新的免疫治疗靶点。这为突变负荷较低的胰腺cancer等实体tumor提供了全新的免疫治疗策略，有望扩大cancer免疫治疗的适用范围，特别是对传统免疫检查点抑制剂治疗无效的患者群体。
****2. 《Nat Biotechnol》：Unannotated proteins expand the MHC-I-restricted immunopeptidome in cancer **[12]**
这项研究通过结合核糖体分析和质谱技术，发现了数千个来自未注释开放阅读框（nuORFs）的MHC-I呈递肽段，证明nuORFs可作为癌症特异性抗原的重要来源，通过体细胞突变和cancer富集翻译两种机制扩展了潜在的新抗原库，为cancer免疫治疗提供了新的靶点和策略。
****3. 《Nat Commun》：Global proteogenomic analysis of human MHC class I-associated peptides derived from non-canonical reading frames **[14]**
该研究首次系统性地证明了约10%的人类MHC-I类呈递肽段来源于基因组的非编码区域或非规范翻译，这些隐性肽段具有独特的生物学特征和免疫学性质，显著增加了免疫肽组的复杂性，扩展了CD8+ T细胞免疫监视的范围。
NeoDesign序列优化与设计
多价tumor新抗原mRNA疫苗（如结合20-30个抗原肽）可增强免疫原性，但序列设计面临挑战：多肽随机组合和同义密码子会产生海量序列选项，导致linker过多、意外新抗原生成、复杂蛋白结构和mRNA不稳定等问题。这些可能降低疫苗的安全性和效能（如免疫逃逸或降解加速）。
NeoDesign **[15]** 工具可从多肽组合生成的序列池中选择最优蛋白序列，并为后续mRNA序列设计提供指导。
候选的tumor新抗原 输入NeoDesign（通常10-30个），输出最优蛋白序列和λ建议。NeoDesign的流程分为四个模块：
-
Library Construction（库构建）
-
Optimal Path Filtering（最优路径过滤）
-
Linker Addition（连接子添加）
-
λ-Evaluation（λ评估）
NeoDesign的架构****[15]****
生产流程
质粒生产
mRNA生产
mRNA-LNP生产
参考文献：
1\] Li H, Min L, Du H, Wei X, Tong A. Cancer mRNA vaccines: clinical application progress and challenges. Cancer Lett. 2025;625:217752. doi:10.1016/j.canlet.2025.217752 \[2\] Kon E, Ad-El N, Hazan-Halevy I, Stotsky-Oterin L, Peer D. Targeting cancer with mRNA-lipid nanoparticles: key considerations and future prospects. Nat Rev Clin Oncol. 2023;20(11):739-754. doi:10.1038/s41571-023-00811-9 \[3\] Xie N, Shen G, Gao W, Huang Z, Huang C, Fu L. Neoantigens: promising targets for cancer therapy. Signal Transduct Target Ther. 2023;8(1):9. Published 2023 Jan 6. doi:10.1038/s41392-022-01270-x \[4\] Chen Q, Yan W, Duan E. Epigenetic inheritance of acquired traits through sperm RNAs and sperm RNA modifications. Nat Rev Genet. 2016;17(12):733-743. doi:10.1038/nrg.2016.106 \[5\] Braun DA, Moranzoni G, Chea V, et al. A neoantigen vaccine generates antitumour immunity in renal cell carcinoma. Nature. 2025;639(8054):474-482. doi:10.1038/s41586-024-08507-5 \[6\] Rojas LA, Sethna Z, Soares KC, et al. Personalized RNA neoantigen vaccines stimulate T cells in pancreatic cancer. Nature. 2023;618(7963):144-150. doi:10.1038/s41586-023-06063-y \[7\] Richters MM, Xia H, Campbell KM, Gillanders WE, Griffith OL, Griffith M. Best practices for bioinformatic characterization of neoantigens for clinical utility. Genome Med. 2019;11(1):56. Published 2019 Aug 28. doi:10.1186/s13073-019-0666-2 \[8\] Nguyen BQT, Tran TPD, Nguyen HT, et al. Improvement in neoantigen prediction via integration of RNA sequencing data for variant calling. Front Immunol. 2023;14:1251603. Published 2023 Sep 4. doi:10.3389/fimmu.2023.1251603 \[9\] Newman S, Nakitandwe J, Kesserwan CA, et al. Genomes for Kids: The Scope of Pathogenic Mutations in Pediatric Cancer Revealed by Comprehensive DNA and RNA Sequencing. Cancer Discov. 2021;11(12):3008-3027. doi:10.1158/2159-8290.CD-20-1631 \[10\] Choi J, Manzano A, Dong W, et al. Integrated mutational landscape analysis of uterine leiomyosarcomas. PNAS. 2021;118(15):e2025182118. doi:10.1073/pnas.2025182118 \[11\] Ely ZA, Kulstad ZJ, Gunaydin G, et al. Pancreatic cancer-restricted cryptic antigens are targets for T cell recognition. Science. 2025;388(6747):eadk3487. doi:10.1126/science.adk3487 \[12\] Ouspenskaia T, Law T, Clauser KR, et al. Unannotated proteins expand the MHC-I-restricted immunopeptidome in cancer. Nat Biotechnol. 2022;40(2):209-217. doi:10.1038/s41587-021-01021-3 \[13\] Katsikis PD, Ishii KJ, Schliehe C. Challenges in developing personalized neoantigen cancer vaccines. Nat Rev Immunol. 2024;24(3):213-227. doi:10.1038/s41577-023-00937-y \[14\] Laumont CM, Daouda T, Laverdure JP, et al. Global proteogenomic analysis of human MHC class I-associated peptides derived from non-canonical reading frames. Nat Commun. 2016;7:10238. Published 2016 Jan 5. doi:10.1038/ncomms10238 \[15\] Yu W, Yu H, Zhao J, et al. NeoDesign: a computational tool for optimal selection of polyvalent neoantigen combinations. Bioinformatics.2024;40(10):btae585.