近日，韩国科学技术院（KAIST）研究团队开发出一种基于人工智能的个体化癌症疫苗设计技术，通过在新抗原（neoantigen）预测中同时引入T细胞与B细胞免疫反应评估，为构建具有长期免疫记忆的癌症疫苗提供了新的技术路径。相关研究成果发表在《Science Advances》期刊上。
该研究由KAIST生物与脑工程系崔正均（Jung Kyoon Choi）教授团队完成，并与Neogen Logic Co., Ltd.开展了合作。研究团队指出，现有新抗原预测方法主要聚焦于T细胞反应，难以全面反映肿瘤免疫中的真实免疫机制，这在一定程度上限制了癌症疫苗的疗效与持久性。
新抗原是由肿瘤细胞突变蛋白衍生的抗原片段，具有高度肿瘤特异性，被认为是下一代个体化癌症疫苗的核心靶点。近年来，mRNA疫苗平台在新冠疫情中获得快速发展，Moderna、BioNTech等企业也借此持续推进新抗原癌症疫苗的研发，并已开展多项临床试验。然而，目前大多数癌症疫苗仍以T细胞介导的免疫反应为主要设计依据。
研究人员在论文中指出，越来越多的证据显示B细胞在肿瘤免疫中发挥重要作用，但在疫苗设计中长期被忽视。2025年5月，约翰斯·霍普金斯大学Mark Yarchoan和Elizabeth Jaffee团队在《Nature Reviews Cancer》中亦指出：“尽管关于B细胞在肿瘤免疫中作用的证据不断积累，大多数癌症疫苗临床试验仍仅关注T细胞反应（most cancer vaccine clinical trials still focus only on T cell responses）。”
针对这一局限，KAIST团队开发的AI模型在新抗原预测中首次系统性引入B细胞反应评估。该模型通过学习突变蛋白与B细胞受体（B cell receptor, BCR）之间的结构结合特征，实现了对B细胞反应性的定量预测。研究人员表示，这是目前首个能够在新抗原层面同时预测T细胞和B细胞反应的AI技术。
研究团队利用大规模癌症基因组数据、动物实验结果以及癌症疫苗临床试验数据，对该模型进行了验证。分析结果显示，在新抗原筛选过程中整合B细胞反应信息，可显著增强抗肿瘤免疫效果，并在真实临床数据中表现出更优的预测能力。
崔正均表示，团队正与Neogen Logic Co., Ltd.合作推进该AI新抗原技术的产业化，并开展个体化癌症疫苗平台的临床前研究。目前，相关项目已进入准备阶段，计划以2027年提交FDA IND（Investigational New Drug）申请并启动临床试验为目标。
研究人员认为，该成果为癌症疫苗从“短期免疫激活”向“长期免疫记忆”转变提供了新的技术基础，也为未来更精准、更持久的肿瘤免疫治疗策略奠定了方法学框架。
参考文献：Jeong Yeon Kim et al, B cell–reactive neoantigens boost antitumor immunity, Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adx8303
编辑：王洪
排版：李丽
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