导语：CAR-T细胞疗法已成为一种有效的肿瘤治疗方式。嵌合抗原受体（CARs）是具有强大传递信息功能的人工改造受体，可以重新激活免疫细胞，靶向杀伤肿瘤细胞。CARs的抗肿瘤效力有其所设计的信号结构域调控。因此，信号受体设计是肿瘤免疫疗法开发的核心。近期来自美国加州大学的研究团队在Science上发表题为“Decoding CAR T cell phenotype using combinatorial signaling motif libraries and machine learning”的文章，对信号受体设计提出新思路。
1 CARs结构
CARs包含一个核心T细胞受体信号结构域，一般来源于CD3，包含招募ZAP70激酶的免疫受体酪氨酸激活基序（ITAM）以及共刺激信号免疫受体CD28、ICOS或4-1BB。共刺激结构域包含多种信号基序，相应的短链多肽通过调节蛋白相互作用结构域与特异性下游信号蛋白结合。多肽信号域调控大部分信号受体，启动不同的细胞响应。信号启动后增强T细胞杀伤能力。
CAR-T结构
上述过程可以理解为，多条信号基序这种“词汇”构成了信号结构域这种“语句”，CARs就是通过这些“语句”与细胞沟通交流的。目前筛选的共刺激结构域大多来源于自然存在的免疫受体。在本文中，研究人员通过信号基序“词汇”的多种组合，设计不同的结构域“语句”。并基于合成受体表型来建立共刺激结构域库，以便后续筛选。
信号基序组合：从词汇到语句
2 CARs排列组合设计
研究人员通过13组信号基序随机排列组合，建立了包含约2300组CAR共刺激结构域库。这些CARs因基序组分不同以及构象差异，可以促进细胞行使不同功能。通过机器学习等方法解锁不同CAR对应的不同功能。例如，一类合成的CAR可以与TRAFs和gamma1型磷脂酶（phospholipase）结合，从而起到增强T细胞毒性，促进其杀伤肿瘤细胞的功能。综上所述，研究人员认为通过不同信号基序排列组合建立CAR库，再结合机器学习的方法可以有效筛选出所需的信号受体。
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CAR开发 综合性CAR-T开发解决方案
scFv候选分子开发：scFv抗体库构建平台、Beacon®单B细胞发现平台、流式单B细胞发现平台、杂交瘤开发平台
scFv候选分子筛选：scFv抗体亲和力检测（SPR/BLI）、检测用过表达细胞株构建
靶点蛋白：250+CAR-T热门靶点蛋白，涵盖荧光标记、生物素标记和无标记形式，高活性，高批间一致性，更接近于天然蛋白结构。
蛋白表达：哺乳动物瞬时表达、杆状病毒-昆虫表达、大肠杆菌蛋白表达、无细胞表达
T细胞激活 综合性CAR-T开发解决方案
CD3单克隆抗体：GMP-10977-H001
Effect of human CD3 (humanized OKT3) antibody on the proliferation and IFN-gamma secretion of CD4+ T cells.
CD28单克隆抗体：GMP-11524-H001
Effect of human CD28 antibody on stimulating IL-2 secretion of CD4+ T cells co-activated with CD3 antibody.
慢病毒包装 综合性CAR-T开发解决方案
无血清细胞培养基及补料液
SMM 293-CD1培养基（货号：M293CD1）
相同条件下，使用SMM 293-CD1培养基，HEK293F细胞密度更好。
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相同条件下，不同用量的GMP级全能核酸酶和其他品牌核酸酶对鲑鱼精DNA的降解效率相当
细胞库检测
义翘神州遵循NMPA、FDA、EMA、ICH等多个国内外法规和指导原则，建立了全面的细胞库测定方法，助力于CAR-T细胞治疗的安全性，主要包括以下几个检测方面：无菌检查、支原体检查、内外源病毒污染检查、成瘤性检查等。
慢病毒包装质粒生产
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CAR-T细胞活性及功能性检测
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过表达细胞株构建服务
CAR-T细胞安全性检测
无菌检查
支原体检查
细胞内源病毒因子检查
外源病毒因子检查
参考资料：
[1]Nirali and T erry,Mechanisms of resistance to CAR T cell therapy. Nature reviews | Clinical Oncology
[2]Sarwish, et al.Engineering strategies to overcome the current roadblocks in CAR T cell therapy. Nature reviews | Clinical Oncology
[3]Rebecca andMarcela, Recent advances and discoveries in the mechanisms and functions of CAR T cells. Nature reviews | Cancer
[4]K. G. Daniels et al. Decoding CAR T cell phenotype using combinatorial signaling motif libraries and machine learning. Science, 2022
