格源致善苏小平：AI助力新抗原预测，解决个性化肿瘤疫苗难题

“我们一直非常认可肿瘤免疫疫苗的未来发展，临床案例出来后，我们就快速跟进创办了格源致善。”

古人有云，对症下药。

然而对症下药只是具体到某个症状，在当前的医学技术发展下，我们已经在研究如何“对人对症下药”，也就是现在的精准医疗。

据一份调查数据，2016至2020年，全球精准医疗市场规模将以每年15%的速率增长。预计2020年全球精准医疗市场规模将破千亿，达到1050亿美元。

精准医疗通常包含诊断和治疗两个方面，“精准”是核心，基因测序是基础，从应用来看，目前的基因检测、细胞免疫治疗、基因编辑、肿瘤靶向用药、个性化肿瘤疫苗都是精准医疗的细分领域。

在镁客网于智博会期间主办的“M-TECH 2019智能医疗创新产业论坛”上，我们采访了格源致善的创始人苏小平博士，作为国内最早研究精准医疗的创业者之一，苏小平博士谈到了他们是如何用基因测序、人工智能等新技术实现肿瘤的个性化免疫治疗。

图 |格源致善创始人苏小平博士

对症下药，为肿瘤患者提供个性化免疫疗法

癌症有多可怕？

根据世界卫生组织国际癌症研究机构去年发布最新报告：仅2018年就新增1810万癌症病例，死亡人数高达960万。

即便是到今天，我们依然对很多癌症束手无策。用苏小平博士的话说，大家之所以会谈癌色变，问题症结在于肿瘤的异质性。举个例子，同样是患有肾癌的患者，他们肿瘤组织里的肾癌细胞是不同的。也就是说，每个患者的肿瘤突变是不同的。如果是通过传统的手术切除或者化疗，治疗效果不会特别理想。

随着精准医疗的发展，我们可以通过基因测序工具找出肿瘤突变，通过靶向疗法有针对性地治疗，但是现在很多患者检测到很多突变，遗憾的是绝大多数突变并没有相应的靶向药，对于那些缺乏靶向药的患者来说，如何得到有针对性地治疗呢？

这就是格源致善正在做的个性化肿瘤疫苗，通过基因测序来分析肿瘤的突变，然后预测、设计、制备针对突变基因的新生抗原疫苗，疫苗回输患者体内进而激发患者自身免疫以杀伤肿瘤细胞。

此处的新生抗原来源于肿瘤特异性基因突变，它不受免疫中心耐受的影响，可以引起针对肿瘤细胞的特异性T细胞活化，产生强大的抗肿瘤免疫反应。

谈及格源致善选择这个技术方向的契机，苏小平博士觉得这是一个顺其自然又恰逢其时的事情。

苏小平博士曾在医学免疫学国家重点实验室学习工作13年，长期从事细胞生物学、肿瘤学与免疫学相关的研究。他和团队在肿瘤疫苗和基因测序等方面的经验丰富，也一直在关注二代测序技术催生的很多新兴治疗方案，比如靶向药以及现在很火的PD-1和CAR-T。

2017年7月，《Nature》接连发表了两篇个性化肿瘤疫苗成功治疗黑色素瘤患者的案例，让他们看到了肿瘤新生抗原疗法的临床有效性。

“我们一直非常认可肿瘤免疫疫苗的未来发展，临床案例出来后，我们就快速跟进创办了格源致善。”

值得注意的是，今年年初MIT Technology Review公布了2019年度“十大突破性技术”榜单，其中定制癌症疫苗赫然在列，这意味个性化肿瘤疫苗的前景非常可观。

苏小平博士也认为切入到个性化肿瘤疫苗产业的时机非常关键。“创业不像做研究，做研究关键是找到一个亮点，但是创业非常注重时机。现在这个行业全世界都才刚刚开始，后续发展的速度会非常快。”

AI助力新抗原预测，解决个性化肿瘤疫苗难题

说到个性化肿瘤疫苗，其实它和PD-1和CAR-T一样都属于肿瘤免疫治疗，肿瘤免疫治疗具有针对性强、持久性长，覆盖范围广，副作用小等特点。

和PD-1或者CAR-T相比，个性化肿瘤疫苗的技术路线更为复杂。苏小平解释道，“CAR-T和PD1都属于治疗方案，这些方案本身没有囊括精准诊断。靶向用药是精准医疗的开始，其治疗方案包含一个精准的诊断，但药物是现成的。肿瘤个性化疫苗可以说是精准医疗的典范，因为该治疗方案既包含一个对患者的的精准诊断，后面又包含了一个针对患者本身的精准治疗方案。”

肿瘤个性化疫苗方案最关键的核心便是对新生抗原（独特存在于癌细胞中并且具有免疫原性）的预测，因为并不是所有的突变都能成为新抗原或者能够制作疫苗，因为影响基因突变成为新生抗原的因素很多：包括它是不是非同义突变，该突变是否表达，突变基因能否被剪切以及和HLA分子结合等因素。

据了解，整个个性化肿瘤疫苗的制造过程包括患者肿瘤组织取样、基因测序、突变分析、新生抗原的预测分析和选择、疫苗设计制备以及评估，最后是临床回输，当疫苗进入到病人体内，肿瘤疫苗被抗原递逞细胞进行吞噬，诱导T细胞回到肿瘤部位杀伤肿瘤。

由于格源致善整个团队既有擅长数据分析和人工智能的专家，也有肿瘤免疫治疗领域的专家，所以他们的研究进程非常快。“我们仅仅用了半年的时间就走通了整个流程，现在已经在三家三甲医院开展临床实验。”

据了解，围绕肿瘤的个性化疫苗治疗，格源致善开发了两个系统：TumorNeo™新生抗原AI预测优选系统和TumorVac™新生抗原体外高效评测系统，分别用于新抗原预测和个性化肿瘤疫苗的体外评估。

在新生抗原预测方面，他们通过神经网络算法同时检测多种突变产生的变异肽段，基于肿瘤突变产生的变异肽段预测以上变异肽段与MHC I和MHC II的亲和力，再结合中国人群肿瘤新生抗原数据库预测和筛选出高质量肿瘤新生抗原序列。

体外评测平台则由T细胞体外诱导体系、人源化PDX小鼠评测体系和细胞单MHC亲和力评测体系三套系统构成，以确保肿瘤新生抗原的安全性和有效性。

在镁客网的活动现场，苏小平分享了一个临床应用案例，有个患有原发性肾癌的病人入院时情况非常差，医生评估其生存期只有两个月。对患者进行取样进行基因检测后，他们发现了有500多个基因突变，用TumorNeo™新生抗原AI预测优选系统进行新生抗原预测最后从中挑选出了13个新生抗原进行相关疫苗的制备，疫苗回输治疗七个月后，检测发现该患者的肿瘤有缩小的趋势，并且检测到肺部微小的病灶已经消失，患者的生活质量得到明显改善。

最后

谈及当前精准医疗的发展，苏小平博士认为国内科研和临床实验的步伐紧跟国外，双方水平基本保持一致。同时，现在的医生、患者以及家属对新兴的治疗方案接受度都比较高。

不过，苏小平博士也谈到，如何降低定制癌症疫苗的成本以及缩短制作时间并且优化提升癌症疫苗药物的效力将是很大的挑战。

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