肺癌是最常见的肺原发性恶性肿瘤，根据数据显示，肺癌是全球癌症相关死亡的最常见原因。每年约有1万人被诊断出患有肺癌，而8万人死于这种疾病。

利用T细胞受体（TCR）测序技术，了解肺癌的癌细胞相关抗原和特异性TCR成为热点，结合不同的研究实验方法和数据分析结合，可以帮助我们更好地了解 T细胞免疫应答的机制，以及发展新的肿瘤免疫治疗方法。

本文归纳总结2篇TCR测序应用在肺癌研究的文章，为大家提供些肺癌研究思路。

标题：A phenotypic signature that identifies neoantigen-reactive T cells in fresh human lung cancers

一种鉴别“人肺癌中新抗原反应性T细胞”的分子特征

发表期刊：Cancer Cell

发表日期：2022年5月

影响因子：19.6

01 / 样本

4 位非小细胞肺癌病人的肿瘤组织样本和外周血样本。

02 / 背景

肿瘤抗原以其并不在正常组织中表达的特性，而作为最为安全的免疫靶标之一，但是，T细胞如何发现和识别这些肿瘤抗原仍旧是个大问题。肿瘤抗原的发现通常是基于主要组织相容性复合物的算法来实现的，但这一方法并没有考虑到T细胞是否可以特异识别抗原这一问题。事实上，2019年一项大规模研究发现，仅仅只有1.6%的抗原可以被T细胞所识别。因此，学界亟需建立可以快速发现T细胞可识别的抗原的方法。

03 / 实验方法学

a) 肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)的培养

b)组织全外测序和RNA测序，外周血RNA测序

c)未成熟DC的制备

d) I 类 MHC 限制性表位的呈现、 II 类 MHC 限制性表位的呈现

e) TIL和DC培养，Elispot

f) 对共培养 TIL 的 FACS 分析

g) I 类 MHC 限制性抗原的鉴定、 II 类 MHC 限制性抗原的鉴定

h) 从 FACS-sorted TIL 进行质粒克隆 TCR

i) 对转导的TCR 功能性检测

j) CITE-seq 单细胞测序分析

k) bulk CDR3B 深度测序

04 / 结论

作者通过对 4 位非小细胞肺癌病人的肿瘤浸润淋巴细胞进行单细胞层面的转录组和 TCR测序分析，确定了一组基于 CD39 和 CXCL13，可以快速识别肿瘤抗原的 T 细胞的分子标签。

标题：Global analysis of shared T cell specificities in human non-small cell lung cancer enables HLA inference and antigen discovery

人类非小细胞肺癌中共有T细胞特异性的全局分析可实现HLA推测和抗原发现

发表期刊：Immunity

发表日期：2021 年 3 月

影响因子：18.17

01 / 样本

178 名可手术切除肿瘤的非小细胞肺癌（NSCLC）患者的正常肺组织以及肿瘤部位。

02 / 背景

尽管广泛使用免疫疗法治疗癌症，但我们对这种疾病中T细胞特异性的了解非常有限。抗原特异性是T细胞功能的关键决定因素，但T细胞受体TCR) 多样性和人类白细胞抗原(HLA) 等位基因多态性带来的挑战一直是了解肿瘤浸润性T细胞识别的全部抗原的主要障碍。

03 / 研究方法

a) FACS 分析（Fluorescence activated Cell Sorting 流式细胞分选技术）

b) 建立 T 细胞特异性组

c) TCGA 数据的 GSEA 分析（（Gene Set Enrichment Analysis）：基因集富集分析）

d) 抗原特异性 CD8 T 细胞的 FACS 分选

e) 单细胞 RNA-seq (scRNA-Seq)以及数据分析

f) 单细胞和bulk TCR 测序(scTCR-seq)以及数据分析

g) TRACERx 数据的 GLIPH2 分析

h) 可溶性生物素化 TCRa/b 合成

i) 酵母文库抗原发现

j) TCR 慢病毒/逆转录病毒转染

k) 全外显子组测序

04 / 结论

为了鉴定具有共享抗原特异性的疾病相关T细胞受体（TCR），研究人员使用GLIPH2算法分析了178名非小细胞肺癌患者的778,938个TCRβ链序列。研究人员确定了超过66,000个共有特异性组，其中435个与相邻肺相比在克隆中扩展并富集了肿瘤。酵母多肽-HLA A*02:01展示文库，研究人员鉴定了一组富集肿瘤特异性的抗原表位。这其中包括一条来自上皮蛋白TMEM161A的多肽，这个多肽在肿瘤中过表达并且是爱泼斯坦-巴尔病毒和大肠杆菌的交叉反应性抗原决定簇。这些发现表明，这种交叉反应可能是肿瘤浸润中病毒特异性T细胞存在的基础，而病原体交叉反应可能是多种癌症的特征。这项工作中产生的方法和分析流程，以及此处定义的特异性组别，为理解癌症中的T细胞反应提供了一种资源。