NEGF2

引言 衰老是癌症的重要风险因素，大多数肿瘤的确诊发生在50岁以上的个体 【1】。乳腺癌是女性中最常见的癌症，平均确诊年龄为62岁【2】，然而，目前针对老龄动物模型的研究仍然相对有限，且老年患者在临床试验中的代表性不足，导致我们对衰老相关肿瘤机制的理解存在空白。尽管组织学、乳腺影像学、细胞及分子生物学分析已经揭示了人类和小鼠乳腺组织在衰老过程中发生的显著变化，但这些变化在乳腺肿瘤发生中的功能性作用仍未得到明确阐明【3-5】。这一领域的深入研究对于揭示肿瘤发生的潜在机制，并为乳腺癌的早期干预提供新的方向，具有重要意义。 为此，2024年10月3日，哈佛医学院Dana-Farber癌症研究所Kornelia Polyak团队（颜鹏泽博士为该研究的第一作者）在Cancer Cell在线发表题为Midkine as a driver of age-related changes and increase in mammary tumorigenesis的研究论文。研究系统揭示了中期因子（MDK，Midkine）在介导乳腺衰老及肿瘤发生中的重要作用，探讨了其潜在的机制与临床意义。 该研究首先通过单细胞多组学测序和组织学分析，对不同年龄的大鼠乳腺组织进行了详细分析，发现随着年龄增长，乳腺组织内的细胞组成和分子特征发生了显著变化。研究团队观察到，老年大鼠中上皮细胞出现异常增殖，并且出现一群具有癌变特征的管腔祖细胞（Aging-LP）。同时，乳腺组织中原始B细胞和T细胞的比例下降，这表明随着年龄的增长，乳腺微环境向更易致癌的状态转变。重点研究发现，Midkine在老年大鼠和人类的乳腺上皮细胞中显著上调，并且在年轻大鼠（1月龄）中进行为期一个月的Midkine处理后，其乳腺组织表现出类似于衰老大鼠（22月龄）的特征。具体来说，Midkine通过激活PI3K-AKT-SREBF1信号通路，导致了乳腺上皮细胞的异常增殖和Aging-LP的出现。这一发现为理解Midkine如何驱动衰老相关肿瘤提供了重要线索。 研究团队在实验中还利用了NMU（N-亚硝基-N-甲基脲）诱导大鼠乳腺肿瘤模型，该模型具有与人类雌激素受体阳性（ER+）乳腺癌高度相似的组织病理特征，并且保留了完整的免疫系统，适合研究肿瘤微环境及宿主-肿瘤相互作用，广泛用于乳腺癌机制研究和药物筛选【6】。基于该模型的实验结果表明，Midkine处理的年轻大鼠比对照组更容易形成肿瘤，且肿瘤生长速率更快。这一发现进一步证明了Midkine在肿瘤发生过程中的关键角色，提示其可能作为预防与治疗肿瘤的新靶点。 进一步的分析表明，健康个体的血浆中Midkine水平与年龄呈正相关，这表明Midkine可能作为一种新型衰老生物标志物。Midkine也在多种人类癌症类型中显著上调，包括乳腺癌。与正常乳腺组织相比，DCIS（导管内癌）和IBC（侵袭性乳腺癌）患者样本中的Midkine水平显著升高。此外，年轻HR+（激素受体阳性）乳腺癌患者中，MDK表达较高的患者其疾病特异性生存期明显缩短，这表明MDK可以作为HR+乳腺癌中的一个与年龄相关的预后标志物。在年轻健康女性中，正常乳腺组织中较高的MDK表达与更高的乳腺癌风险相关，暗示MDK也是一个与年龄相关的乳腺癌风险预测因子。 总体而言，该研究不仅揭示了Midkine在衰老及乳腺肿瘤发生中的重要作用，还为未来的临床研究提供了新的视角与可能性。研究成果为理解衰老相关肿瘤的发病机制和发展新的干预策略奠定了基础，具有重要的生物学和临床应用价值。 模式图（Credit: Cancer Cell） 参考文献 1. Peto, J. (2001). Cancer epidemiology in the last century and the next decade. Nature 411, 390-395. 10.1038/35077256. 2. Bidoli, E., Virdone, S., Hamdi-Cherif, M., Toffolutti, F., Taborelli, M., Panato, C., and Serraino, D. (2019). Worldwide Age at Onset of Female Breast Cancer: A 25-Year Population-Based Cancer Registry Study. Sci Rep 9, 14111. 10.1038/s41598-019-50680-5. 3. Gray, G.K., Li, C.M., Rosenbluth, J.M., Selfors, L.M., Girnius, N., Lin, J.R., Schackmann, R.C.J., Goh, W.L., Moore, K., Shapiro, H.K., et al. (2022). A human breast atlas integrating single-cell proteomics and transcriptomics. Dev Cell 57, 1400-1420.e1407. 10.1016/j.devcel.2022.05.003. 4. Reed, A.D., Pensa, S., Steif, A., Stenning, J., Kunz, D.J., Porter, L.J., Hua, K., He, P., Twigger, A.J., Siu, A.J.Q., et al. (2024). A single-cell atlas enables mapping of homeostatic cellular shifts in the adult human breast. Nat Genet 56, 652-662. 10.1038/s41588-024-01688-9. 5. Pelissier Vatter, F.A., Schapiro, D., Chang, H., Borowsky, A.D., Lee, J.K., Parvin, B., Stampfer, M.R., LaBarge, M.A., Bodenmiller, B., and Lorens, J.B. (2018). High-Dimensional Phenotyping Identifies Age-Emergent Cells in Human Mammary Epithelia. Cell Rep 23, 1205-1219. 10.1016/j.celrep.2018.03.114. 6. Gil Del Alcazar, C.R., Trinh, A., Aleckovic, M., Rojas Jimenez, E., Harper, N.W., Oliphant, M.U.J., Xie, S., Krop, E.D., Lulseged, B., Murphy, K.C., et al. (2022). Insights into Immune Escape During Tumor Evolution and Response to Immunotherapy Using a Rat Model of Breast Cancer. Cancer Immunol Res 10, 680-697. 10.1158/2326-6066.CIR-21-0804. https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1016/j.ccell.2024.09.002 责编|探索君 排版|探索君 文章来源|“BioArt” End 往期精选 围观 一文读透细胞死亡(Cell Death) | 24年Cell重磅综述（长文收藏版） 热文 Cell | 是什么决定了细胞的大小？ 热文 Nature | 2024年值得关注的七项技术 热文 Nature | 自身免疫性疾病能被治愈吗？科学家们终于看到了希望 热文 CRISPR技术进化史 | 24年Cell综述

引言 细胞间通信是维持生物体内稳态以及实现复杂生物过程的核心机制之一。细胞通过分泌和接收化学信号，与周围的细胞进行交流，从而协调发育、免疫反应、组织修复等关键生理过程。近年来，单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）和空间转录组学（spatial transcriptomics, ST）技术的发展，为研究者提供了在单细胞水平上解析细胞间通信的前所未有的机会。这些技术能够同时检测成千上万个基因的表达，生成具有高维度的基因表达模式，从中提取与疾病状态、空间位置和时间轴相关的特定基因模块。然而，如何有效整合这些高维度数据，并在此基础上推断出驱动生物过程的细胞间通信流，仍然是一个重大的挑战。 在这个背景下，8月26日Nature Methods的研究报道“Inferring pattern-driving intercellular flows from single-cell and spatial transcriptomics”，提出了FlowSig这一新方法，用于从scRNA-seq和ST数据中推断由细胞间通信驱动的信息流。FlowSig基于图形因果建模和条件独立性测试，通过构建和学习部分定向无环图（completed partial directed acyclic graph, CPDAG），揭示了细胞间通信的方向性依赖关系。不同于传统的基因表达模块（gene expression modules, GEMs）构建方法，FlowSig能够同时考虑细胞间信号（ligand-receptor interactions）和细胞内调控机制，从而准确捕捉细胞间流动的时空动态。 该方法的开发旨在填补现有工具的空白，并提供更为全面的分析框架。通过在多种实验数据上的验证，如胰岛细胞受刺激后、COVID-19不同严重程度下的细胞间流动以及小鼠胚胎发育过程中形态发生素驱动的模式，FlowSig展现出了优异的性能。研究者通过这些应用，展示了FlowSig在捕捉复杂生物过程中的关键细胞间通信流方面的潜力，为进一步理解健康和疾病状态下的生物过程提供了重要的工具和视角。 在未来，随着单细胞和空间转录组数据的积累，FlowSig有望成为推动因果推断和因果结构学习的关键方法之一，并在生命科学研究中发挥更大的作用。 细胞间通信对于组织内的协调和功能维持至关重要。通过分泌和接收信号分子，细胞能够调控彼此的行为，参与到包括发育、免疫响应、再生等多种生物过程中。随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间转录组学（ST）技术的迅猛发展，研究者们可以在单细胞水平上获得成千上万个基因的表达数据。然而，由于这些数据的复杂性和高维度特征，直接从中推断出驱动生物过程的细胞间通信流动仍然具有很大挑战。因此，开发能够有效分析这些数据并揭示细胞间通信流的方法成为当下的研究热点。 FlowSig应运而生，它能够通过图形因果建模和条件独立性测试，从scRNA-seq和ST数据中推断细胞间的通信流动。FlowSig的设计旨在揭示这些复杂数据背后的因果关系，并为理解生物过程提供新的视角。 为了验证FlowSig的有效性，研究者们首先在合成数据上进行了模拟测试。合成数据基于已知的生物学网络模型，这些模型模拟了不同类型的细胞间信号流动，如单向信号传导、竞争性信号通路、以及复杂的多细胞类型之间的信号互动。 在一个典型的验证场景中，研究者们模拟了由SHH信号驱动的单向细胞间流动，该信号通过PTCH1受体结合，进而激活下游的FOXF1转录因子，最终引发BMP4信号的输出。通过FlowSig的分析，研究者们能够准确识别出这五个关键节点（SHH配体、PTCH1受体、SHH信号流入、FOXF1转录因子、BMP4配体）之间的因果关系，并且验证了使用FlowSig模型的假设条件（如受体配体结合的信号流入）有助于提高假阳性率（False Positive Rate, FPR）的控制。 研究者们还进一步比较了有无干扰数据的两种情况。结果显示，当引入干扰数据时（例如系统在受到外界刺激或疾病条件下的数据），FlowSig的分析结果更加准确，尤其是在多方向信号流动的复杂模型中，FlowSig通过引入干扰条件，有效减少了假阳性发现，从而提高了信号流动推断的精确度。 FlowSig模型的工作原理及其在推断细胞间通信流动中的应用（Credit: Nature Methods） 细胞间流动模型的构建： 图a描述了FlowSig模型如何将细胞间信号的流入与细胞内的基因表达模块（GEMs）以及信号的流出联系起来。FlowSig输出了一个细胞间流动网络，其中方向性边从流入信号变量（如受体基因表达与下游转录因子基因集的平均表达的乘积）指向GEMs（捕捉细胞内调控响应的潜在GEM因子），再从GEMs指向流出信号变量（如信号配体基因表达）。 使用干扰数据和路径知识的精确流动推断： 图b展示了FlowSig如何通过引入干扰数据（例如外部刺激、疾病状态等）以及利用已知的下游转录因子靶点信息，来学习由细胞间通信引发的精确细胞间流动。这些信息可以帮助FlowSig更准确地推断出细胞间信号的传递路径。 从空间转录组学数据推断流动模式： 图c则展示了如何通过空间转录组学（ST）数据来更精确地推断每个空间位置接收到的流入信号量，从而推断细胞间流动网络。该方法无需额外的干扰数据，即可通过空间分辨的GEMs推断出信号的流入和流出路径。 通过合成数据验证了FlowSig模型在不同信号流动场景中的有效性（Credit: Nature Methods） 不同场景下的因果图模型验证： 图a-c展示了三个不同的合成场景下的因果图模型。在第一个场景中（图a），研究者模拟了由SHH信号驱动的单向细胞间流动，这导致了BMP4信号的输出。在第二个场景中（图b），研究者模拟了SHH信号驱动的组织模式化（patterning），包括多个转录因子的表达变化。在第三个场景中（图c），研究者模拟了SHH和BMP4信号之间的竞争性驱动，导致了背腹（dorsoventral）模式化的形成。 真阳性率（TPR）和真阴性率（TNR）的比较： 图d-f展示了FlowSig在上述三种场景下的真阳性率（True Positive Rate, TPR）和真阴性率（True Negative Rate, TNR）表现。结果表明，当使用结合的受体表达（bound receptor expression）作为信号流入变量时，FlowSig的TNR显著提高，特别是在复杂的多向信号流动场景中（如图e和f）。此外，当引入干扰数据（perturbation data）时，FlowSig的TNR值的变化范围减小，表示流动推断的准确性提高。 FlowSig模型假设的验证： 图的结果还验证了FlowSig的两个核心假设。首先，准确测量信号流入对于推断细胞间流动至关重要；其次，引入干扰数据可以显著提高流动推断的准确性。通过在不同场景下的模拟实验，FlowSig证明了其在减少假阳性发现方面的优越性，并通过条件独立性测试和生物学流动模型的约束条件，优化了因果图的推断。 在验证了合成数据之后，研究者们将FlowSig应用于多个实际的生物数据集，以评估其在真实生物系统中的表现。 通过实验验证展示了FlowSig在皮层类器官模型中对细胞间通信流动的推断能力（Credit: Nature Methods） 差异性流入和流出信号的识别： 图a和b展示了在D18和D35两个时间点之间，FlowSig识别出的差异性流入和流出信号。研究发现，在这两个时间点之间，有26个信号表现出显著的流入变化（图a），而有16个信号表现出显著的流出变化（图b），其中包括关键的FGF和BMP信号。 基因表达模块（GEMs）的构建： 图c展示了通过pyLIGER构建的20个基因表达模块（GEMs），这些模块捕捉了特定时间点的基因表达模式。研究发现，D18时间点的细胞在GEM-2、GEM-3等模块中更加富集，而D35时间点的细胞则在GEM-8、GEM-11等模块中富集，这表明随着类器官的成熟，基因表达发生了显著变化。 FGF和BMP信号在细胞间流动中的作用： 图d展示了FGF信号驱动的细胞间流动。FlowSig分析发现，FGF信号通过多个GEMs驱动了BMP4、IGF-II、NGF、NRG1等信号的流出，并且推测EOMES可能是FGF信号下游的关键调控转录因子。图e则展示了BMP信号通过更少的GEMs进行细胞间调控，并可能通过PAX6或NR2F1进行介导。 实验验证： 图f和g展示了通过RT-qPCR FGF和BMP信号的实验验证结果。研究发现，激活FGF信号显著下调了EOMES的表达（图f），而BMP信号的激活则同时下调了PAX6的表达并上调了NR2F1的表达（图g）。这些结果与FlowSig的预测相符，验证了FlowSig在捕捉类器官系统中主导细胞间流动方面的准确性。 胰岛细胞受干扰素γ刺激实验  在这个实验中，研究者们利用FlowSig分析了人类胰岛细胞在干扰素γ（IFN-γ）刺激下的单细胞RNA测序数据。通过分析，FlowSig识别出了多个显著变化的信号通路。例如，FGF（成纤维细胞生长因子）信号通路的流入在IFN-γ刺激后显著增加，驱动了下游多种基因模块的表达变化。此外，FlowSig还揭示了IL-6、MDK、SST等信号通路在受刺激后的变化，并展示了这些信号通路如何通过不同的基因模块调控胰岛细胞的功能。 FlowSig如何通过分析非空间scRNA-seq数据，揭示胰岛细胞在IFN-γ刺激下的复杂细胞间通信流动，特别是识别出不同信号通路在细胞间流动中的作用和特定条件下的调控机制（Credit: Nature Methods） 基因表达模块（GEMs）的构建和细胞类型的对齐： 图a展示了FlowSig构建的基因表达模块（GEMs）与通过聚类分析识别出的胰岛细胞类型之间的对齐情况。研究显示，不同的GEMs与不同的细胞类型紧密关联，例如GEM-1、GEM-3、GEM-5和GEM-6在α细胞和β细胞簇中表现出显著富集。 IFN-γ刺激下的差异性信号流入和流出： 图b和c分别展示了干扰素γ（IFN-γ）刺激后显著改变的信号流入和流出。研究发现，IFN-γ刺激增加了多个信号通路的流入，包括FGF信号（通过FGFR1受体）、IL-6信号、MIF信号、MDK信号和SST信号。同时，IFN-γ刺激还导致了一些信号的流出增加，如GCG、INHBA和NAMPT，而其他信号如ANGPTL2、SPP1、TGFβ1等的流出则减少。 细胞间全局流动网络的推断： 图d展示了FlowSig推断出的全局细胞间流动网络，捕捉到了在不同条件下共享的和特定条件下的细胞间流动。结果表明，FGF、IL-6、MDK和SST是主导细胞间流动的关键驱动因素，并通过多个GEMs（如GEM-1、GEM-3、GEM-5和GEM-6）调控了GCG、INHBA、NAMPT等信号的流出。 上调和下调信号流出的特定网络： 图e和f分别展示了在IFN-γ刺激下，流出信号上调和下调的细胞间流动网络。研究发现，GEM-3在IFN-γ刺激下仅存在于上调网络中，表明它在α细胞中特别活跃，驱动了GCG和NAMPT的流出。而其他GEMs则在上下调网络中均有出现，表明它们可能在不同条件下发挥双重调控作用。 COVID-19的严重程度研究  研究者们还将FlowSig应用于COVID-19患者的支气管肺泡灌洗液（BALF）细胞的单细胞RNA测序数据，比较了不同疾病严重程度下的细胞间通信流动。结果表明，随着COVID-19的严重程度增加，细胞间的通信流动变得更加复杂。例如，在重症患者中，炎症相关的趋化因子（如CCL2, CCL3, CCL8）显著上调，主要在巨噬细胞和中性粒细胞中起作用。这表明，FlowSig不仅能够识别不同疾病状态下的细胞间信号流动变化，还可以帮助理解疾病的进展机制。 FlowSig在COVID-19研究中的应用，揭示了不同严重程度COVID-19患者之间的细胞间通信差异，特别是炎症相关趋化因子的表达和调控（Credit: Nature Methods） 基因表达模块（GEMs）的构建与COVID-19条件和细胞类型的对齐： 图a和b展示了FlowSig构建的基因表达模块（GEMs）与COVID-19不同严重程度（中度和重度）及细胞类型的对齐情况。研究显示，不同的GEMs在不同的COVID-19条件下表现出特异性，如重度COVID-19患者中某些GEMs的表达显著增强。 差异性流出信号的识别： 图c展示了在健康对照、中度COVID-19和重度COVID-19患者中差异性流出信号的分析结果。研究发现，随着COVID-19严重程度的增加，流出信号的种类和数量有所增加，特别是在重度COVID-19患者中观察到大量炎症相关的趋化因子（如CCL2, CCL3, CCL8）的上调。 健康对照组与COVID-19组之间的细胞间流动网络： 图d-f展示了健康对照、中度COVID-19和重度COVID-19患者中的细胞间流动网络。研究显示，随着COVID-19的严重程度增加，某些信号通路的细胞间流动显著增强，而另一些则减弱。例如，健康对照组中观察到的某些细胞间流动在中度和重度COVID-19患者中消失，反映了随着疾病进展，细胞间通信的复杂性和模式发生了显著变化。 信号流入和GEMs的交集分析： 图g，h分别展示了不同COVID-19条件下共享和特异性的信号流入以及介导这些流入的GEMs。结果显示，尽管COVID-19严重程度不同，多个信号流入和GEMs在各条件之间具有一定的共享性。然而，随着COVID-19的加重，一些特定的信号流入和GEMs在重度患者中变得更加显著，表明这些可能是疾病严重化的关键驱动因素。 小鼠胚胎发育的研究 在小鼠胚胎发育E9.5阶段，研究者们利用FlowSig分析了空间转录组数据，重建了Shh和Wnt5a信号蛋白之间的双向调控关系。研究发现，Shh信号通过自我放大机制驱动自身表达的同时，还通过激活Wnt5a信号来进一步调控发育过程。这种相互作用形成了类似于Turing模式的激活-抑制系统，对于理解胚胎发育中的细胞命运模式形成具有重要意义。 FlowSig在小鼠胚胎发育研究中的应用，特别是如何通过空间转录组数据解析信号传递的空间模式（Credit: Nature Methods） 信号流入和流出的空间分布： 图a展示了FlowSig分析出的多个信号在小鼠胚胎E9.5阶段的空间分布，特别是这些信号的流入和流出模式。研究发现，不同的信号在胚胎的不同区域表现出显著的空间特异性。例如，Shh（Sonic hedgehog）信号的流入主要集中在神经管区域，而FGF（成纤维细胞生长因子）信号的流出则在中胚层和外胚层交界处显著增强。 形态发生素驱动的激活-抑制模式： 图b展示了FlowSig重建的Shh信号驱动的激活-抑制模式。研究显示，Shh信号通过其在神经管中的高表达，激活了下游多个基因模块，并抑制了相邻区域的其他信号表达，从而形成了典型的激活-抑制模式。这种模式在胚胎发育中是非常关键的，有助于调控细胞命运和组织模式的形成。 信号传递网络的空间结构： 图c展示了FlowSig推断出的在E9.5小鼠胚胎中的信号传递网络的空间结构。这个网络展示了在不同胚胎区域之间的信号传递路径，并揭示了这些信号是如何在空间上协调来驱动胚胎的发育。例如，研究发现，Shh信号从神经管中流入，激活了下游的Wnt5a信号，并通过空间上的相互作用调控了胚胎背腹模式的形成。 关键信号的空间调控和基因模块的关系： 图d和e展示了Shh和Wnt5a信号在空间调控中的关键作用，并且这些信号通过特定的基因模块（GEMs）来执行其调控功能。例如，Shh信号主要通过GEM-2来调控神经管中基因的表达，而Wnt5a信号则通过GEM-5来调控中胚层中基因的表达。研究表明，这些信号和基因模块之间的空间关联对于胚胎的正常发育至关重要。 通过这些实际应用的分析，FlowSig展示了其在细胞间通信流动推断中的广泛应用潜力。首先，FlowSig在多个真实生物数据集中的表现证明了它可以有效地捕捉复杂生物系统中的关键信号流动。此外，FlowSig提供的因果推断方法为理解生物过程中的因果关系提供了新的工具。例如，在COVID-19研究中，FlowSig不仅揭示了不同严重程度患者之间的差异，还帮助识别了潜在的治疗靶点，如与炎症反应密切相关的趋化因子和受体。 在胚胎发育研究中，FlowSig揭示了Shh和Wnt5a之间的相互作用，提供了一个新的视角来理解这些信号通路在发育过程中的调控机制。通过结合空间转录组数据，FlowSig还展示了其在推断发育过程中时空信号流动方面的独特优势。 FlowSig的开发为生物学家提供了一个强大的工具，可以从复杂的单细胞和空间转录组数据中提取有价值的信息。未来，随着单细胞测序技术和空间组学技术的不断发展，FlowSig有望在更多的生物学研究中发挥重要作用，例如在肿瘤生物学、神经科学和再生医学中揭示关键的细胞间通信流动。此外，FlowSig的因果推断能力还可以进一步推动个性化医学的发展，帮助开发新的诊断和治疗策略。 总之，FlowSig为研究细胞间通信提供了一个全面而强大的分析框架，其广泛的应用潜力将推动我们对生命科学中复杂生物过程的理解。 参考文献 Almet AA, Tsai YC, Watanabe M, Nie Q. Inferring pattern-driving intercellular flows from single-cell and spatial transcriptomics. Nat Methods. 2024 Aug 26. doi: 10.1038/s41592-024-02380-w. Epub ahead of print. PMID: 39187683. https://www-nature-com.libproxy1.nus.edu.sg/articles/s41592-024-02380-w 责编|探索君 排版|探索君 转载请注明来源于【生物探索】 End 往期精选 围观 一文读透细胞死亡(Cell Death) | 24年Cell重磅综述（长文收藏版） 热文 Cell | 是什么决定了细胞的大小？ 热文 Nature | 2024年值得关注的七项技术 热文 Nature | 自身免疫性疾病能被治愈吗？科学家们终于看到了希望 热文 CRISPR技术进化史 | 24年Cell 综述

摘要：腺病毒载体，包括溶瘤病毒和基因传递载体，是最早获批和商业化的基因治疗载体之一。腺病毒具有高细胞毒性和免疫原性。因此，最近人们开始关注慢病毒或腺相关病毒作为病毒载体，以及单纯疱疹病毒作为溶瘤病毒。因此，腺病毒载体通常被认为是相对过时的。然而，它们高载货量和转导效率是它们相对于新型病毒载体的重要优势。这篇综述提供了新一代腺病毒载体的概述。此外，我们描述了纤维结区域的修饰，这种修饰增强了腺病毒载体对癌细胞的亲和力，以及使用癌细胞特异性启动子来抑制非恶性组织中不需要的转基因表达。 1.引言 腺病毒是具有非包膜二十面体颗粒的DNA病毒，直径大约为90纳米。目前，已经鉴定并分类了88种人类腺病毒（1-88），并分为七个血清型（A-G），其中许多病毒会导致人类各种疾病。然而，在1993年，有报道称使用腺病毒载体将基因转移到神经元中，此后腺病毒开始作为能够将基因转移到非分裂细胞的高效载体而受到关注。尽管腺病毒是最常见的人类病毒病原体之一，但它们也是基因治疗研究中最广泛使用的病毒载体之一。腺病毒载体的使用占全球基于载体的基因治疗临床试验的15.5%。此外，由于腺病毒被用作针对2019冠状病毒病的病毒载体疫苗的基础材料，因此也引起了人们的关注。目前，68.2%的临床基因治疗试验旨在治疗癌症。癌症病毒治疗使用基因修饰病毒作为治疗基因的载体，或将其作为溶瘤病毒使用。近年来，病毒免疫疗法已被广泛研究。在基因治疗研究中使用的腺病毒载体，包括病毒治疗研究，大多基于腺病毒血清型5（Ad5）。这可能是因为Ad5是第一个被分析基因功能的病毒，关于Ad5的知识已经积累，并且可以轻松生产高滴度的病毒颗粒。然而，最近使用慢病毒和腺相关病毒（AAV）作为病毒治疗的研究有所增加，与这些“新来者”病毒载体相比，一些研究者认为腺病毒载体“过时”。 在本文中，我们简要描述了腺病毒作为载体或溶瘤病毒的特性以及使用它们进行研究的现状。 2.病毒载体的趋势 目前，全球基因治疗临床试验中使用的前五种载体是腺病毒、逆转录病毒、质粒、慢病毒载体和AAV载体。腺病毒载体是基因治疗历史上最早使用的载体之一，截至2022年，将占全球基因治疗临床试验中使用的载体的最大份额（表1）。尽管腺病毒在它们使用的总案例百分比中仍然排名第一，但过去10年中腺病毒载体的份额有所下降。然而，慢病毒和AAV载体的使用显著增加。比较2012年至2017年的案例数量，慢病毒载体排名第一，腺病毒载体排名第三，而2017年至2022年的数据显示腺病毒载体在表1中列出的所有载体中排名最低。考虑到这一点，腺病毒似乎是“过时”的载体。然而，它们仍然提供几个优势。此外，在已知的许多腺病毒血清型中，可以想象可能会发现一种完全适合人类临床应用的全新腺病毒载体。 表1. 过去十年基因治疗临床试验中使用的载体的变化。 基因治疗临床试验中使用的前五种载体的特征在表2中展示。 表2. 基因治疗临床试验中使用的前五种基因载体的特征。 第三代腺病毒载体在特定条件下是“稳定的”。AAV：腺相关病毒。 本文的主要讨论对象是腺病毒，它们在临床试验中占有最大份额，并将在下一章中讨论。以下是表1和表2中列出的其他病毒载体的总结。 2.1逆转录病毒载体 逆转录病毒载体通常指的是主要源自Moloney小鼠白血病病毒的载体，这是一种γ-逆转录病毒，与慢病毒载体（一种逆转录病毒）不同。逆转录病毒载体因其低细胞毒性而常用于基因治疗。长期稳定的基因表达也是逆转录病毒载体的优势；然而，它们无法将基因转移到非分裂细胞是一个主要缺点。此外，随机突变影响染色体并激活附近原癌基因引起癌症的潜在问题不容忽视。逆转录病毒载体的载货量限制在9-10 kb，虽然适中但不如新一代腺病毒载体。 2.2 慢病毒载体 慢病毒载体是基于HIV-1开发的逆转录病毒载体的一个亚型，能够将基因转导到几乎所有哺乳动物细胞中，包括无法用逆转录病毒载体转导的非分裂细胞。与逆转录病毒载体类似，慢病毒载体可以维持稳定的基因表达。慢病毒载体已被广泛用于通过使用嵌合抗原受体的T细胞研究体外癌症免疫疗法[9]。由于安全性的改进，第三代慢病毒已获得低免疫原性和细胞毒性。然而，由于慢病毒载体基于HIV-1，需要一些HIV-1基因来生产载体，其在基因治疗中的使用仍然存在安全问题。此外，慢病毒不能用作溶瘤病毒，因为它们缺乏复制能力。它们的载货量限制在9-10 kb，看起来足够，但仍然不如新一代腺病毒。 2.3 腺相关病毒（AAV）载体 AAV是一种单链DNA细小病毒，只能在存在其他“辅助病毒”（如腺病毒或人乳头瘤病毒）的情况下复制。已经鉴定出11种AAV血清型（1-11），它们在感染细胞的类型上有不同的趋向性。因此，AAV载体对于特定细胞类型的优先转导非常有用。AAV2是最知名和最常用的AAV载体。尽管AAV的免疫原性和高剂量AAV载体引起的肝毒性经常被报道，但AAV在人类中没有已知的感染，其致病性被认为几乎可以忽略不计。总的来说，AAV载体安全且具有高转导效率，是很有前途的病毒载体。使用AAV载体的基因治疗研究包括治疗各种棘手的疾病，如血友病和帕金森病。关于癌症治疗，有报道称一种基因工程化的AAV载体能够选择性地结合肿瘤抗原Her2/neu，并且只能感染癌细胞。此外，Onasemnogene abeparvovec（Zolgensma），一种基于AAV9的用于治疗脊髓性肌肉萎缩症的基因治疗药物已经上市。这种药物非常昂贵，但显示出显著的治疗功效。 然而，AAV有明显的缺点。AAV的载货量限制（4.7-5 kb）太小，无法容纳将来基因治疗发展可能出现的大型治疗基因。AAV载体允许转导基因的稳定表达；然而，由于各种原因，转导基因的稳定表达并不总是可能的。此外，高滴度AAV载体的纯化相对困难。 3.腺病毒作为载体 腺病毒载体的优势包括大载货量和高感染效率。高细胞毒性是腺病毒载体的主要缺点；然而，当用作溶瘤病毒时，这一特性证明是强大且有利的。短暂的基因表达也是一个缺点，但这导致更好的安全性，因为当作用于非目标时，基因表达不会持续很长时间。 3.1 第一代腺病毒载体 腺病毒载体根据其遗传设计被分类为第一代至第三代。第一代腺病毒载体设计为删除早期1（E1）和早期3（E3）区域（图1）。E1区域编码对腺病毒生存和复制至关重要的遗传信息；然而，这个区域在第一代腺病毒中被删除，因为它可以防止不受控制的腺病毒复制，并且可以用包装细胞的内容来替代。E3区域编码一种保护感染细胞免受免疫反应的蛋白。它通常在第一代中被删除以增加载货能力，因为它对复制不是必需的。通过删除E1和E3，可以确保5-6 kbp的载货能力。第一代腺病毒载体无法自我复制，需要一个表达E1蛋白的包装细胞系来生产它们。人类胚胎肾293细胞是最常用的包装细胞。 图1. 各代腺病毒载体的基因组概览。E1~E4，早期区域1至4；L1~L5，晚期区域1至5；Ad5，腺病毒血清型5；ITR，反向末端重复；ψ，包装信号。 3.2 第二代腺病毒载体 由于几种人类细胞表达E1A样因子，即使是删除了E1区域的第一代腺病毒载体也能在转导的宿主细胞中诱导强烈的宿主免疫反应和慢性细胞毒性。为了减弱宿主细胞对载体的免疫反应，开发了带有E2和E4删除的第二代腺病毒（图1）。E2区域包含腺病毒复制所需的基因，E4区域编码DNA转录的调节蛋白。删除这些区域可以提供大约14 kb的空闲空间，并显著减少原生腺病毒蛋白的合成。然而，第二代腺病毒仍然通过剩余基因表达的腺病毒蛋白诱导宿主免疫反应，导致目标细胞中转基因表达减少。 3.3 第三代腺病毒载体 尽管删除了E1-E4区域，但第一代和第二代腺病毒载体仍然具有相当的免疫原性和细胞毒性。此外，在21世纪初，超出传统腺病毒载体容量限制的基因被认为是治疗基因；因此，开发了第三代腺病毒载体。第三代腺病毒载体除了反向末端重复序列和ψ包装信号外，其整个原生腺病毒基因组被移除，从而将载货量增加到36 kb。这种第三代特征，也称为“无肠腺病毒载体”，允许在宿主细胞中高水平表达，不表达病毒蛋白，很少诱导免疫反应。 由于缺乏自我组装所需的基因，生产第三代腺病毒载体时，必须将携带复制所需基因的“辅助腺病毒”共同引入包装细胞中，这也被称为“辅助依赖载体”。然而，人们担心辅助腺病毒会污染第三代腺病毒的最终产品，辅助病毒和包装细胞之间的同源重组将导致自我传播的腺病毒。因此，已经研究了作为辅助病毒使用的腺病毒的遗传修饰或使用非腺病毒作为辅助的方法；然而，病毒方法并没有解决污染的担忧。尽管如此，已经开发出了一种无污染的第三代腺病毒载体生产方法，使用编码所需基因的质粒作为“辅助”。 对于第三代腺病毒，为了有效包装，有必要在目标基因以外的区域放置其他基因（填充DNA）。然而，填充DNA对载体基因转移效率的影响仍然不清楚。一些报告称填充DNA影响转导效率，而另一些则声称它不会。 3.4 腺病毒载体的现状 目前（2023年6月），Nadofaragene firadenovec（商品名：Adstiladrin，也称为rAd-IFNa/Syn3）是唯一获批的腺病毒载体基因治疗药物。Nadofaragene firadenovec是一种基于Ad5的E1删除、复制缺陷型腺病毒载体，包含人类IFN-α2b基因。它于2022年12月在美国获批用于治疗非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）。目前，大多数使用非增殖腺病毒载体的临床试验是COVID19疫苗研究。与此同时，在癌症治疗研究中，使用腺病毒胸苷激酶（ADV-Tk）治疗肝细胞癌的试验正在进行III期（NCT03313596）。 4.腺病毒作为溶瘤病毒 手术、放疗和抗癌药物是癌症治疗的三大支柱，癌症免疫疗法最近被纳入标准癌症治疗。然而，手术对身体的负担很重，并不总是适用于所有癌症患者。其他标准治疗有副作用，显著损害患者的生活质量（QOL）。在这方面，溶瘤病毒疗法作为一种很少恶化QOL的治疗方法引起了关注。 溶瘤病毒的基本概念是它优先感染并在癌细胞中增殖，从而溶解和破坏它们。当时释放的病毒也感染周围的癌细胞，导致肿瘤组织中的破坏链。溶瘤病毒概念的起源可以追溯到病毒的发现。在19世纪末和20世纪初，当病毒开始被发现时，报告了病毒感染与暂时性癌症缓解之间的关系。在20世纪20年代，动物实验中证实了病毒诱导的溶瘤作用。从20世纪40年代末到60年代，广泛进行了使用黄热病或西尼罗河病毒等野生型病毒的溶瘤病毒疗法的临床研究，但这些研究的结果表明缺乏安全性或有效性。因此，溶瘤病毒疗法的研究被放弃。然而，随着1990年代基因工程技术的确立，只有在癌细胞中复制的高度安全的病毒成为现实，溶瘤病毒疗法再次成为关注的焦点。 1997年，报道了第一个溶瘤病毒，名为ONYX-015。这种溶瘤病毒是一种缺乏E1B 55-千道尔顿相关蛋白的腺病毒，该蛋白使肿瘤抑制基因p53失活，并选择性地感染并溶解p53基因非功能性的人类癌细胞。 使用ONYX-015进行了治疗头颈癌的临床试验。然而，ONYX-015必须直接注入肿瘤，因为它静脉注射时毒性很高。因此，它只能应用于大型肿瘤。因为它没有显示出预期的抗肿瘤效果，ONYX-015项目在2000年被中止。然而，基于ONYX-015的基因修饰腺病毒H101株（Oncorine）在2005年被中华人民共和国食品药品监督管理局批准用于治疗头颈癌。它是全球首个获批的溶瘤病毒，除了在拉脱维亚共和国获批但疗效不明确的Rigvir。 最近，单纯疱疹病毒作为溶瘤病毒似乎比腺病毒更受关注，T-VEC、G47Δ（Teserpaturev）和C-REV（最初为HF10）已经获批或正在进行临床试验。此外，也在研究基于腺病毒的新型溶瘤病毒。目前，OBP-301（suratadenotureb）正在进行II期临床试验，用于治疗头颈癌（NCT04685499），而CG0070腺病毒载体正在进行II/III期（NCT01438112）。 尽管溶瘤病毒对癌细胞的感染特异性有所提高，但它们仍能感染非恶性细胞。因此，开发新一代溶瘤病毒需要进一步改进以增强其特异性。 对于基于腺病毒的溶瘤病毒，用其他腺病毒血清型的纤维结替代Ad5纤维结已被证明可以增加癌细胞的感染性。最初，开发了一个将腺病毒35型（Ad35）纤维结区域引入Ad5的载体。目前，也在研究Ad3和Ad37纤维结。 Ad5通过柯萨奇病毒和腺病毒受体（CAR）进入细胞。然而，癌细胞中CAR的表达通常较低，尽管在某些癌细胞中报告了其上调。因此，对腺病毒与其受体结合的纤维结区域进行遗传修饰是解决CAR介导的基因转移至癌细胞效率降低的主要方法。 分化群46（CD46）作为B型腺病毒的受体，在几乎所有人类细胞中都有表达。属于B型腺病毒的Ad35不与CAR相互作用，而腺病毒血清型5 F35（Ad5F35）载体，其中Ad5载体的纤维结区域被Ad35衍生的区域替换，与CD46结合（图2）。因此，它在缺乏CAR的细胞中有效。几个研究小组已经研究了Ad5F35在开发转导效率方面的应用。2021年，有报道称Ad35是一种溶瘤病毒。Ad35不被许多成年人拥有的Ad5抗体抑制，并显示出高水平的抗肿瘤效果。然而，Ad35的物理效力不到Ad5的十分之一，考虑到当前的生产/纯化效率，Ad35可能不优于Ad5F35。 图 2. 嵌合型腺病毒载体的概念，腺病毒血清型5 F35（Ad5F35）。Ad5通过柯萨奇病毒和腺病毒受体（CAR）感染细胞，但CAR在癌细胞中表达较差。Ad35通过广泛表达的分化群46（CD46）感染。Ad5和Ad35分别对CD46和CAR没有亲和力。因此，当Ad5的纤维结区域转换为Ad35的纤维结时，腺病毒载体就有可能通过CD46感染。 ONYX-015 是一种经过基因改造的腺病毒，通过删除 E1B 区域，使其只能在 p53 缺陷的癌细胞中生长；然而，这种方法并不只限于在癌细胞中传播腺病毒。使用肿瘤特异性基因的启动子的策略更为有效。在控制腺病毒复制相关基因表达的位置插入在癌细胞中高度活跃的基因的启动子区域，如人类端粒酶逆转录酶和环氧合酶 2，允许溶瘤病毒只在癌细胞中复制。此外，特别是对于基于腺病毒的溶瘤病毒的开发，因为一半的人口对腺病毒有免疫力，病毒的效果被认为在短时间内会下降，“武装”它们以增强抗肿瘤效果的治疗基因也很重要。正在研究添加到溶瘤病毒中的治疗基因包括肿瘤抑制基因（p53 和 p16）、细胞因子诱导的和免疫刺激基因。与其它溶瘤病毒相比，基于腺病毒的溶瘤病毒理论上有能力“重武装”携带多个治疗基因，因为它们的容量限制更大。 Ad5-yCD/mutTKSR39rep-ADP 是“重武装”溶瘤病毒之一。酵母胞嘧啶脱氨酶催化前药 5-氟胞嘧啶的脱氨作用，形成 5-氟尿嘧啶。单纯疱疹病毒胸苷激酶是一种与更昔洛韦结合的自杀基因。ADP 促进宿主细胞的裂解和死亡。最近，含有酵母胞嘧啶脱氨酶（yCD）、突变 SR39 单纯疱疹病毒胸苷激酶和腺病毒死亡蛋白（ADP）基因的第二代复制型腺病毒载体 Ad5-yCD/mutTKSR39rep-ADP 正在进行 I 期试验（NCT03281382）。 5.腺病毒用于膀胱癌的应用 我们一直在研究使用腺病毒的病毒疗法，以开发尿路系统癌症的新治疗方法。 尿路系统的癌症是难以治疗的。大约 70% 的膀胱癌病例是非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC），它经常发展成为复发性肿瘤，并进展到更高的阶段或等级。目前，卡介苗疗法被认为是 NMIBC 最有效的治疗方法；然而，其严重的副作用导致患者生活质量显著降低。Nadofaragene firadenovec 已经在美国获批用于 NMIBC 的基因治疗，NMIBC 也是 CG0070 临床试验的对象之一。肾细胞癌（RCC）占所有肾癌病例的 90% 以上。化疗和分子免疫疗法对 RCC 的效果并不显著，手术是最常见的治疗方法。然而，在某些情况下手术是困难的。因此，我们专注于腺病毒，为这些癌症开发新的治疗方法，设计了嵌合腺病毒载体，并检验了它们的有效性。 第一代腺病毒载体的安全性已在临床试验中得到确认；然而，腺病毒引起的相对较高的炎症仍然是一个主要问题。此外，使用腺病毒载体的癌症病毒疗法的主要问题是基因转移或溶瘤效应的效力有限，因为在高度恶性的癌细胞中 CAR 表达较低。Ad5F35 通过 CD46 感染，但 CD46 在几乎所有人类细胞中都有表达；因此，应该防止它对非恶性组织的副作用。条件复制腺病毒（CRAD）载体是减少副作用的有效解决方案。因此，我们设计了一种使用在癌细胞中大量表达的蛋白质的启动子区域来控制腺病毒载体的方法。Midkine 是一种在胚胎癌细胞中由视黄酸诱导的肝素结合生长因子，参与有丝分裂、血管生成、抗凋亡、纤维蛋白溶解和转化。Midkine 的表达在几种癌症中增强，而在非恶性细胞中的表达相对有限。因此，midkine 基因的启动子区域（图 3A）可以用来控制腺病毒复制所需的基因表达，将引入的基因表达限制在癌细胞中。因此，我们构建了一个 Ad5F35-Mkp-E1 CRAD 载体，编码 E1 受 midkine 启动子（Mkp；图 3A）的控制。作为溶瘤病毒，CRAD Ad5F35-Mkp-E1 载体在通过二次感染和复制对邻近主要感染细胞的癌细胞表现出显著的溶瘤效应（图 3B）。 我们检验了 Ad5F35/Mkp-E1 在各种癌细胞系中的溶瘤效应。在膀胱癌细胞系（图 4）中，观察到所有实验细胞系中都有 midkine mRNA 表达，其中 UMUC-3 细胞中表达最低（图 4A）。在 253J 和 KK47 中，CAR mRNA 表达远低于 CD46 mRNA（图 4A）。相反，UMUC-3 中的 CAR mRNA 表达高于 CD46。在 253J 细胞系中，Ad5F35/MKp-E1 以 PFU 依赖的方式降低了细胞活性（图 4B），但与 Ad5 的抗肿瘤效应相比没有观察到统计学上的显著差异。相反，尽管 CD46 mRNA 表达高于 CAR mRNA，Ad5F35/Mkp-E1 对 KK47 细胞几乎没有影响（图 4C）。在 UMUC3 细胞中，CAR mRNA 表达低于 CD46（图 4A），Ad5F35/Mkp-E1 在抑制活性方面效果较差（图 4D）。 图 3. 嵌合型腺病毒载体与 midkine 启动子的结合。由于分化群46（CD46）也在非恶性细胞中表达，因此需要一个安全装置来防止这些细胞被腺病毒血清型5 F35（AD5F35）载体感染后基因表达。通过在 midkine 启动子区域调控腺病毒复制所需基因的条件复制腺病毒（CRAD）确保了安全性（A）。作为溶瘤病毒的 CRAD Ad5F35 载体通过二次感染和复制对邻近主要感染细胞的癌细胞表现出显著的溶瘤效应（B）。(A) 是根据 Nagaya 等人在《抗癌研究》2012 年发表的数据改编的。 这些结果表明，Ad5F35/MKp-E1 对人膀胱癌细胞的溶瘤效应不仅取决于 CD46 mRNA 的表达水平，还依赖于一些 Ad5F35/MKp-E1 靶向的与凋亡相关的分子。 与膀胱癌细胞系不同，在 RCC 细胞系中只观察到低水平的 CAR mRNA 表达（图 5）。相反，CD46 mRNA 表达显著高于 CAR mRNA（图 5A）。在比较抗肿瘤效应时，只有 Ad5F35/Mkp-E1 降低了 RCC 细胞系的细胞活性；然而，Ad5/Mkp-E1 几乎没有或没有观察到效果（图 5B–D）。这些结果证明了传统腺病毒对 RCC 的无效性和 Ad5F35 的有效性。嵌合型 Ad5F35 与 Mkp 的结合可以应用于开发溶瘤病毒和基因传递载体，以癌症细胞特异性方式表达治疗基因。 图 4. 人类膀胱癌细胞系中 midkine、柯萨奇病毒和腺病毒受体（CAR）以及分化群46（CD46）的表达（A），以及腺病毒血清型5 F35（Ad5F35）/Mkp-E1 对膀胱癌细胞系的溶瘤效应（B–D）。这张图是根据 Gotoh 等人在《泌尿学》2013 年发表的数据改编的。 成簇规律间隔短回文重复序列相关蛋白9（CRISPR-Cas9）技术是一种多功能的基因编辑工具，在癌症治疗领域具有出色的临床潜力。然而，CRISPR-Cas9系统的非目标效应是其临床应用的主要关注点。因此，我们构建了一个包含由 Mkp 调控的 Cas9 的嵌合型 Ad5F35 载体，以限制癌细胞中的基因表达。使用 midkine 基因的上游调控区域作为启动子。人类密码子优化的化脓链球菌 Cas9 基因（hCas9）被放置在 Mkp 下游，并在其旁边插入一个增强型绿色荧光蛋白基因作为表达标记（图 6A）。在 PNT1A 细胞，一种非恶性细胞系中，即使感染了 Ad5F35-Mkp-hCas9，也没有表达 hCas9。另一方面，在膀胱癌细胞系中，感染 Ad5F35-Mkp-hCas9 后确认了 hCas9 蛋白的表达（图 6B）。已经确认了膀胱癌细胞系中 CD46 和 midkine 的表达。 图 5. 肾细胞癌（RCC）细胞系中柯萨奇病毒和腺病毒受体（CAR）以及分化群46（CD46）的表达（A），以及 Ad5F35/Mkp-E1 对这些细胞的溶瘤效应（B–D）。发现 CAR mRNA 表达水平很低，Ad5F35/Mkp-E1 降低了 RCC 细胞系的细胞活性。然而，Ad5/Mkp-E1 几乎没有或没有观察到效果（B–D）。这张图是根据 Nagaya 等人在《抗癌研究》2012 年发表的数据改编的。p < 0.05: *, p < 0.01: **, p < 0.001: ***。 图 6. 人类密码子优化的化脓链球菌 Cas9 基因（hCas9）被放置在 midkine 启动子（Mkp）下游，并且增强型绿色荧光蛋白（EGFP）基因插入其旁边作为表达标记（A）。在 PNT1A，一种非恶性细胞系中，hCas9 的表达被抑制。在膀胱癌细胞系中，在 Ad5F35-Mkp-hCas9 感染后确认了 hCas9 蛋白的表达（B）。这张图是根据 Matsunaga 等人在《抗癌研究》2021 年发表的数据改编的。 6.讨论 腺病毒载体，包括溶瘤病毒，在现在被认为是相对“过时”的，但它们仍然在临床试验中使用的载体中占有最大份额。它们高基因转移效率、易于制造和大的载货量是相对于“新来者”载体的主要优势。尽管它们的高细胞毒性是一个缺点，但将腺病毒作为溶瘤病毒使用是有优势的。腺病毒的缺点包括它们的高免疫原性和短暂的基因表达。然而，这也是有利的，因为可以防止溶瘤腺病毒载体的过度增殖和异常基因表达。此外，由于已经发现了几种感染人类的病毒，预计也会发现比 Ad5 更适合作为载体的腺病毒。因此，应进行未来的腺病毒载体病毒治疗研究。 然而，日本在包括使用病毒载体的研究在内的基因治疗开发方面，落后于其他发达国家。日本的研究仅占全球进行的临床基因治疗试验的 1.5%。 在日本，针对基因治疗研究的政府法规非常严格。在日本启动基因治疗的临床研究时，《临床研究法》要求向厚生劳动省进行审查和报告。此外，根据“包括基因治疗的临床研究指南”规定的委员会审查，还需要厚生劳动大臣的批准。《卡塔赫纳生物安全议定书》不规范医学研究。然而，与议定书相对应的日本法律，即所谓的“卡塔赫纳法”，规范了医学研究，基因治疗的临床研究需要主管大臣的批准。这些法规涉及复杂且耗时的程序。我们的目标是在日本使用腺病毒进行临床研究。然而，除非严格的法规有所改变，否则无论是否使用腺病毒载体，基因治疗研究的发展都将受到阻碍。我们希望日本政府能够尽快放宽对基因治疗研究的限制。 识别微信二维码，添加生物制品圈小编，符合条件者即可加入 生物制品微信群！ 请注明：姓名+研究方向！ 版 权 声 明 本公众号所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源和作者，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系(cbplib@163.com)，我们将立即进行删除处理。所有文章仅代表作者观点，不代表本站立场。