重磅：结核病精准医疗的未来展望

余元子 2021-06-03

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先森君：过去，结核病患者接受的标准化治疗仅凭治疗经验或药敏结果进行，忽视个体化差异。随着重要的科学发现和技术进步，针对结核病患者量身定制的精准医疗将把个体差异性纳入患者的预防和治疗方案中，进而改善患者的预后并降低治疗成本。杨先森就发表在《Front. Immunol》的关于精准药物治疗疗法的文章进行摘译，旨在介绍结核病患者的护理可从文章提到的四个方面实现个体化。

▎研究背景

结核病是世界范围导致死亡的主要原因，其对发展中国家的医疗系统造成了巨大负担。但关于结核病的新的预防、诊断和治疗方法的研究直到最近才取得突破性进展。在过去的半个世纪，结核病患者接受统一的标准化治疗，但该方法仅凭治疗经验或药敏试验表型检测结果进行，而忽视了人体免疫、药代动力学或结核分枝杆菌、致病微生物在发病机制的差异。个体化治疗仅限于依据体重调整剂量，且主要是针对儿科患者。未来，结核病患者的护理至少在4个方面实现个体化（图1）：（I）新一代结核分枝杆菌DNA测序可以在诊断一周内预测药物敏感性；（II）宿主免疫应答可能过弱需要被增强，或过强需要被抑制；或其他形式的宿主遗传变异（可通过免疫方式解决）；（III）个体化药物浓度指导抗菌药物剂量；（IV）生物标志物预测无复发愈后并指导所需治疗时间。

精准医疗指的是将个体差异性纳入患者的预防和治疗方案中，进而改善患者的预后并降低成本的治疗策略。

图1 LAM, 脂阿拉伯甘露聚糖; Mtb, 结核分枝杆菌; INH, 异烟肼; LSS, 有限采样法; HPLC-MS, 高效液相色谱串联质谱法; AUC, 药时曲线下面积; MIC, 最小抑菌浓度; TB, 结核病.

▎I: 基于分枝杆菌基因型的个体化治疗方案设计

结核分枝杆菌复杂菌株的耐药性由基因组变异导致，主要包括单核苷酸多态性（SNPs）和小片段的插入/缺失，但不包括质粒或水平基因转移获得耐药基因的情况。因此，结核分枝杆菌复杂菌株的耐药表型具有明显的遗传相关性，这意味着SNPs可以非常精确地用于耐药预测，并有望取代药敏试验表型检测（DST）。新一代测序技术（NGS）检测范围较广，可将临床结核分枝杆菌复杂菌株基因组中所有耐药相关变异型基因完整地检测出来。尽管目前还没有规范的、全球通用的耐药突变目录，但近期研究表明，基因型DST可以有效预测异烟肼、利福平、吡嗪酰胺等一线药物的耐药性（敏感性>90%，特异性>95%），符合世界卫生组织分子DST测定的目标产品要求。然而，由于表型DSTs中的断点现象或现有数据库的空白（例如未知的耐药性突变），一些药物（如乙胺丁醇和吡嗪酰胺）的耐药性预测仍存在问题。

基因型DST对表型药物敏感性的预测性良好，但关于对氨基水杨酸（PAS）、D-环丝氨酸、硫代酰胺、利奈唑胺、美罗培南-克拉维酸、贝达喹啉、氯法齐明和德拉马尼等药物的数据仍不全面。CRyPTIC和ReSeqTB等项目正在收集全球菌株的基因组测序数据，结合表型DST数据以改进基因型耐药预测。测序方法可以快速生成耐多药菌株的耐药谱，有助于为近90%的耐多药结核病患者设计出成功的治疗方案。

▎II: 内型引导的宿主导向疗法与宿主遗传变异

结核内型是患者发展为活动性结核病的独特分子途径。简要概括来说，结核宿主免疫内型可分为免疫缺陷型和免疫旺盛型。结核内型主要指白细胞介素（IL）-12、干扰素（IFN）-γ或肿瘤坏死因子（TNF）途径的缺失，导致细胞对结核分枝杆菌的杀伤力降低。因此，应以结核病免疫内型为指导来实施宿主导向疗法（HDT）。

抗生素出现之前，结核病的治疗仅限于宿主导向疗法以改善患者的营养和免疫状态（例如，使用鱼肝油和光照疗法），10年内生存率仅为20%。利用靶向宿主免疫，同时最大限度地降低免疫病理，是下一阶段改进抗结核疗法的关键。实施内型特异性宿主导向疗法，首先需要正确描述不同的结核内型，以便确定目标靶点。结核病会抑制宿主的免疫反应，因此必须在基线和抗原刺激时均进行转录组和免疫功能研究。

新陈代谢驱动免疫广为人知，最近研究正在定义代谢-表观遗传-免疫轴。结核病是典型的慢性感染，经过数月的慢性抗原刺激后，宿主免疫与感染初期明显不同。在最初的抗原刺激下，受到肌醇三磷酸受体的调节，钙离子的流入有助于刺激糖酵解并激活T细胞核因子（NFAT），使其转移到细胞核。当免疫激活为慢性时，NFAT从与激活蛋白（AP）-1的异源二聚体转变为形成同源二聚体，从而导致免疫无应答、胸腺细胞选择相关的高迁移率族蛋白（TOX）和核受体4A（NR4A）以及表观遗传介导的免疫耗竭。因此，钙调磷酸酶-活化T细胞核因子（calcineurin-NFAT）的相关药物，如环孢素A或他克莫司，可通过阻断AP-1-NFAT异二聚体（促进有益免疫），在疾病过程早期抑制宿主免疫。相反，在疾病后期，相同的药物（环孢素A或他克莫司）可以通过阻断NFAT同型二聚体（导致免疫无应答和免疫衰竭反应）而发挥疗效。评估结核内型可以通过分枝杆菌生长抑制试验以及ELISA基础试验等来实现。迄今为止，宿主遗传研究主要集中在活动性结核病的易感性，对传染易感性的研究较少，而宿主遗传变异和治疗结果之间的关系鲜有研究。

关于抗结核治疗，遗传学研究的重点是药物暴露及其所引起的毒性（药物遗传学），其遗传变异研究是探明利福平生物利用度和氨基糖苷类诱发的听力损失原因的基础。接下来进行研究将预测药物浓度的基因位点与治疗结果联系起来。然后开始药物遗传学试验，将患者随机分配到标准治疗组和基于基因型的药物剂量组。

在最极端的疾病表型中，靶向HDT的相关性最强。白三烯A4水解酶（LTA4H）启动子基因型用以预测脑脊液白细胞计数。在接受糖皮质激素治疗的HIV阴性患者中，高炎症基因型与改善生存率相关。相比之下在另一组患者中，同样的LTA4H基因型却不能预测死亡率。可能因为疾病的严重程度更高，但相互矛盾的结果也可能与遗传因素密切相关。这要求宿主基因研究应在不同的环境中重复进行。

可以通过综合方法来加强基因研究。在使用无偏差代谢组学研究的结核性脑膜炎患者中发现脑脊液色氨酸（可影响结核分枝杆菌生长和中枢神经系统炎症）水平较高与高死亡率相关。使用全基因组关联方法，鉴定出与脑脊液色氨酸水平相关的数量性状位点（QTLs），从而预测其他285例患者的生存率。目前在2000多例结核性脑膜炎患者中正在研究色氨酸代谢的相关性、基因调控及其影响。其他数据如转录数据或蛋白质组学也可使用该方法。

采用基因组到基因组的方法，未来的遗传学研究也将受益于患者精确特征和结核分枝杆菌基因型的结合。此外，需要在不同环境下进行重复研究（包括相关协变量）并追踪线索，以识别出治疗过程中重要的遗传变异。

▎III：治疗药物监测

治疗药物监测（TDM）是指通过测量患者血清/血浆中的药物浓度并相应地调整剂量来实现个体化给药。TDM过程包括（1）获取血液样本，（2）测量药物浓度，以及（3）解释结果。

1. 最佳取样时间点和取样数量取决于所评估的药物。有限采样法（LSS）根据群体药代动力学数据预测最有用的抽样时间点。在LSS的帮助下，采样通常可以减少到三个或更少的时间点。

2. 通过高效液相色谱-质谱联用技术（HPLC-MS）对血清/血浆样本进行分析。此仪器具有高灵敏度和特异性，并且可以在一次试验中同时分析多种抗结核药物。

3. 患者对于结核分枝杆菌株的易感性决定了药物暴露程度，这可以通过最低抑菌浓度（MIC）体现。但抗结核药物的具体靶点尚未确定，并且MIC未知。

将NGS数据与TDM数据相结合以预测MIC是一个非常有前景的概念，可以在细菌耐药性最低的情况下进行量身定制的高剂量治疗，但需要更多的临床信息来验证这一合理假设。

TDM可以实现治疗的个体化，但成本较高。新的取样技术、自动分析技术的发展和体外模型，将有助于TDM推广。TDM整合了药代动力学和分枝杆菌敏感性信息，以确保疗效和降低毒性。其能改进现有的药物治疗，而个体化的高剂量治疗甚至可以克服某些形式的耐药性。

表1 结核病精准医疗的当前标准和未来展望

▎IV: 基于生物标志物的治疗决策

理想的治疗监测测试应在1-2天内完成，并且准确预测结核病治疗终止时间，以避免过度治疗。分子检测技术可用于重要一、二线药物的耐药性预测。尿液中游离DNA和脂蛋白甘露聚糖（LAM）的检测作为替代方法可诊断HIV患者并发活动性结核病。除此之外，从结核病患者粪便样本中检测分枝杆菌DNA与痰液诊断结果高度相关，并且能够筛选出具有治疗失败风险的患者。

免疫检测可以改善难诊断人群的预后，例如T细胞活化标记物（TAM-TB）测试在儿童结核诊断过程中的敏感性和特异性分别为83%和97%。全血转录组学研究表明，RNA标记与活动性结核病有关，尽管该方法在中、低等收入国家的适用性尚不明确。然而，有研究指出血液转录生物标志物仅反映活动性肺结核的短期风险，并且使用3-6个月时才能达到WHO的基准。此外，某些计算机辅助诊断（CAD）工具能够从数字化胸部X光片中精准（特异性98%，敏感性90%）识别出结核病患者。

分枝杆菌培养是评价治疗结果最相关的指标，但分枝杆菌生长缓慢，随着治疗的进行，出现阳性结果的时间也随之增加。仅检测活菌的快速分子检测，如分子细菌负荷分析（MBLA）可能是未来结核病患者治疗监测的一个有希望的方法。MBLA速度快并且不受培养污染的影响。同时MBLA检测结果与疾病严重程度相关，并提供关于不同药物和药物方案杀菌效果的信息。作为一种能在数小时内测定活菌数量的快速检测方法，它有可能识别出治疗失败的患者。

结核分枝杆菌特异性T细胞的表型变化可以反映成人和儿童的治疗效果。在南非，PET-CT扫描等现代成像技术与治疗效果有关，但仅凭此技术尚不能准确地识别具有复发风险的患者。此外，某些RNA信号可以预测结核病患者的复发。然而，尚未对这些生物标志物进行前瞻性评估。迄今为止，个体化治疗时间的标记物也同样缺乏。

讨论

随着诊断、分析和综合数据集成领域的技术进步，在从事转化研究前沿工作的实验中心，已经实现了针对结核病患者量身定制的精准医疗（表1）。专业研究中心已经可以预测表型结核分枝杆菌的耐药基因，并具备了新的生物标志物。其中一些创新的临床应用将成为医疗标准。由于大多数患者仍处于资源有限的医疗环境中，为该人群实施结核病精准医疗寻找资金和开展研究将是未来的重大挑战之一。