[摘 要] 由于新型的医学生物学研究方法与技术的不断涌现及应用，传统免疫学的研究理念已不适应当今的发展需要。因此应用系统的方法探索人体免疫学的奥秘已成为必需，本文就系统免疫学的研究现状与进展作一综述。
[关键词] 系统免疫学; 免疫学; 模型; 疫苗; 肿瘤; 进展
进入 21 世纪后，随着高通量、高带宽的方法的应用，各种“组学”研究的进展使医学生物学的各项数据库逐渐成形并越加丰富。以还原论为指导的研究理念和方法已经不能适应当今数据信息的发展速度，阻碍了我们对数据背后事实真相的探索步伐。因此，以系统的方法解决人类生命体的问题更符合医学生物学的本质需求。系统免疫学( Systems immunology) 是应用系统的方法研究免疫系统中所有组分的构成以及这些组分间的相互关系，并分析免疫系统特定时间内的动力学过程。
1 系统免疫学研究内容
系统免疫学的研究内容分为以下 4 个方面: ① 免疫系统结构及其相互关系: 明确免疫系统的免疫细胞组成，细胞因子及化学因子种类，及其相互作用关系，了解免疫网络拓扑关系。②免疫系统行为分析: 对免疫系统在时间、空间发生改变的过程中产生的内在变化进行分析。③系统模型的操控: 应用现有或已知的研究成果，进行数字化建模，构建系统模型的运算规律。④免疫系统模型设计: 通过设计出最完美最健康的系统模式，让疾病系统恢复到健康状态。
2 系统免疫学研究过程
系统免疫学的研究过程参照系统生物学也可分为 4 个阶段: ①免疫系统初始模型的构建。②系统的干扰和整合: 系统地改变研究对象的内部组分或外部环境，观测其中的变化，整合相关信息。③系统模型的调整与修正: 通过比较实际数据与预测数据，对初始模型进行修正。④免疫系统模型的进一步检验及重复[1]: 通过设定新的系统环境对修改后的系统模型进行再干扰、再整合、再调整与修正，从而对系统进行周而复始的完善。
3 系统免疫学研究特点
整合是系统免疫学的核心研究内容，包括以下 3 方面: ①免疫系统各组分、各层次间整合，指系统内不同性质的构成要素( 免疫器官、免疫细胞亚群、 CD 抗原、mRNA、细胞因子及化学因子等) 从基因到细胞、组织、个体的各个不同层次的整合。②研究思路的整合，包括横向与纵向整合，为立体的三维性整合。③研究方法的整合，目前来讲是建立系统研究所需要复杂的高水平团队，包括多个学科。这也是系统免疫学研究项目的开展过程中最大的障碍。干扰是系统免疫学研究的钥匙，只有对系统模型进行不同成分或条件的干扰，才能真正理解所建免疫模型内部各组分之间的网络调控关系。
4 系统免疫学研究方法
系统免疫学的研究方法主要有以下 2 个方面，各种组学实验和仿真建模。将组学研究中的生物信息转换为数字化数据，并通过计算机技术进行数字化建模，进一步通过推断，提出我们的设想，将设想构建于模型，从而达到验证的目的。再通过周而复始的整合与干扰，完善模型，从而得出免疫系统真正的工作原理。
5 系统免疫学研究现状与进展
随着各种高通量、高带宽的研究方法的普及应用，以及统计学及信息学的进步，生成大型数据集的能力也相应提高，从而使建立综合性的免疫反应模型成为可能[2]，系统免疫学也得到了相应的发展。
5. 1 疫苗反应和感染性疾病领域的研究 疫苗在免疫系统中可以启动多种免疫反应，因此应用系统免疫学方法在不同的研究群体中比较不同的疫苗反应是卓有成效的，进而产生了“免疫疫苗学”这一分支学科[3]。对疫苗效果的第一次全面系统的分析是黄热病疫苗的研究，由于它非常高的免疫应答率，被认为是最成功的疫苗之一[4，5]。而应用系统免疫学的方法进一步对血清细胞因子、细胞表型和功能免疫学进行检测，以分析疫苗对相关疾病反应的机制，在肺炎、麻疹和流感等疾病中都取得了不错的进展[6-10]。在研究抗疟疾的候选疫苗 RTS，S /AS01 的过程中，证明了系统分析方法在识别和保护与免疫原性有关的分子和细胞标志方面的实用性[11]。此外，纵向研究特别适合推断疫苗的作用机制[12，13]。系统免疫学给疫苗研发领域带来了新的生机，更适合针对目前应用经典标准方法无法形成有效免疫的病原体( 例如人类免疫缺陷病毒、疟疾、登革热病毒或成人结核病等) 进行研究。
5. 2 有关衰老的研究 人类疫苗作为免疫系统多种成分的普遍激动剂，用于研究各种条件下的免疫学后果，如遗传学，肿瘤形成等。大多数人随着年龄的增长，免疫系统的有效性明显下降，特别是在 65 ～ 70 岁的时候。早期的研究提示随着年龄的增长，CD28 - CD8 + T 细胞数量急剧增加[14]，但应用目前的方法，可以对免疫系统进行更多方面的研究。 TCR 库的多样性随年龄增加而逐渐降低，可能与胸腺退化有关[15]，随之新的 T 细胞产生速度减慢。然而，一个人在 20 多岁就会发生胸腺退化，而几十年后细胞库枯竭才发生[16]，那么这是真正的原因吗? 有关衰老的研究已经证明了免疫系统中的慢性炎症与心血管疾病之间的紧密联系。老年人的纵向研究显示 STAT 家族的磷酸化转录因子普遍升高，特别是在 70 和 80 岁受试者的淋巴细胞中，表明这些淋巴细胞已经暴露于炎性细胞因子[17]。由于淋巴细胞在整个体内不断循环，因此可能“报告”身体上距离较远的病症。那些高度磷酸化 STAT 分子的存在通常与血液中炎性细胞因子的升高相关，并且这些受试者的细胞对体外细胞因子刺激的应答能力降低，对细胞因子无反应性与动脉粥样硬化和心血管疾病的其他方面相关。另一项纵向队列研究从超过 5 年的转录数据中发现，某些编码炎症基因组的基因模块的高表达与老年人持续高血压和缺乏长寿家族史相关[18]。代谢组学分析发现受试者中存在异常的核苷酸代谢，以及两个以前未知的与高血压危险相关的分子模式，显示出如何用系统方法来建立一个网络，从而对一种常见但发病机制尚不明确的人类疾病( 如高血压) 产生重要的认识。
5. 3 肿瘤领域的研究 虽然肿瘤形成有多种形式，但特定的癌症类型与免疫系统之间的关系是一个复杂且鲜为人知的话题。尽管免疫检查点抑制剂和嵌合抗原受体( CAR) T 细胞的新型免疫治疗方法展示出明显的抗肿瘤效果，但前者仅在部分患者中有效，而后者尚未对实体瘤有效。迄今为止针对肿瘤抗原的临床免疫性疫苗的研究还未达到预期目的[19]。旨在了解检查点抑制剂效果的研究( 通过基因组学、系统免疫学与生物信息学分析联合应用) 发现，该免疫疗法与 T 细胞对突变肿瘤抗原的应答相关，这种应答通常被免疫检查点抑制剂激活[20-22]。此外，癌症小鼠模型的系统分析已经表明，涉及免疫系统的多个组成部分，并提供了沿此路线进行人类研究的模板和基本原理[23]。近年来，单细胞转录组测序技术逐渐被广泛应用于肿瘤浸润免疫细胞的研究。肿瘤浸润免疫细胞的响应机制一直以来是研究人员关注的重点，与传统测序手段相比，单细胞测序在研究细胞群体内部异质性上具有极大优势。研究人员利用单细胞转录组测序技术，首次在单细胞水平先后描绘出肝癌及肺癌微环境 T 细胞免疫图谱[24，25]。研究者发现肝癌中耗竭的 CD8 + T 细胞和 Treg 优先富集，并可能在肝细胞癌中克隆扩增; 肝癌微环境中活化的 CD8 + T 细胞和 Treg 上的 layilin基因表达上调，并在体外抑制 CD8 + T 细胞功能。而在肺癌浸润 CD8 + T 细胞群中发现与耗竭细胞可能存在状态转换关系的“耗竭前”细胞，“耗竭前”细胞相对于耗竭细胞的比例与肺腺癌患者的预后相关。另外，肺癌的浸润 Treg 中存在一群处于激活状态的 Treg，且该群 Treg 表达更高的抑制功能相关基因，提示其为肿瘤中真正发挥抑制功能的 Treg 细胞，激活态 Treg 的比例与肺腺癌患者的预后相关，可作为另一可靠的临床标志物。
5. 4 自身免疫性疾病的研究 系统研究在自身免疫领域中有巨大的潜力，而目前的研究中可以被认为是系统免疫学的研究很少。有一研究显示，向乳糜泻患者施用麸质刺激后 6 d 不仅诱导了麦醇溶蛋白特异性 CD4 + T 细胞的激增，而且还诱导了以相似的动力学从血液中出现和消失的寡克隆 CD8 + αβT 细胞和 γδT 细胞[26]。这表明在乳糜泻患者中 T 细胞反应的复杂性尚未被认识到，这也可能是一致病因素。因为大多数自身免疫性疾病是有性别差异的，所以男性和女性的免疫细胞的活性是不同的。由于系统免疫学在该领域的应用刚刚开始，初步数据应包括健康年轻成人中自身免疫性疾病的性别差异，外周血中含中性粒细胞的细胞亚群及其成熟状态和系统性红斑狼疮患者血清学反等应[27]。关于系统性红斑狼疮的研究表明，系统方法应用于此类患者能够准确识别疾病活动的分子网络[28]。
5. 5 遗传学领域的研究 由于强大的遗传分析方法的普遍使用，可以开展许多针对各种免疫性疾病的大型研究，尤其是自身免疫疾病的基因或遗传多态性。有研究对单卵双胞胎和双卵双胞胎进行分析，结果表明，对于 200 多种免疫学性状( 包括对抗流感病毒疫苗的应答) 在大多数情况下并非是遗传影响为主，同时发现巨细胞病毒对其中的大部分有质的影响[29]。此研究说明免疫系统是具有高度适应性的系统，不仅体现在产生特定的 T 淋巴细胞或 B 淋巴细胞，而且在其整体构成中也体现出这种适应性。由于免疫系统利用了数百甚至数千个基因，意味着大多数人会有一些无功能或功能不佳的基因。这种情况通过杂合常常得以改善，但如果在系统中不断出现冗余，仍是有害的。因此可以解释有的研究发现，虽然有遗传负荷，对不太严重的疾病易感性并不罕见，但对严重传染病的易感性是非常罕见的[30，31]。
5. 6 有关 BCR 和 TCR 库的分析研究 对系统免疫学而言，建立 T 淋巴细胞和 B 淋巴细胞的应答库 ( Repertoire) 是研究免疫应答的一个重要方面。随着 DNA 测序技术的迅速发展、检测 B 细胞、T 细胞应答多样性软件的开发应用，使得这一切成为可能。在抗体反应的研究中，首先使用高通量测序来分析 B 细胞应答[32，33]，数百万 B 细胞的单细胞测序工作的开展进一步推动了这项工作[34]。研究者也注意到，常见的免疫球蛋白序列模式与特定的特异性相关，这表明可能仅从序列就可推断出特异性和潜在的效应[35]。对特定病原反应的 BCR 和 TCR 数据库似乎将成为解释适应性免疫反应的越来越宝贵的资源。BCR 或 TCR 反应的多样性以及在免疫防护中的作用在疫苗研发中变得非常重要。是否存在对免疫防护至关重要的特异性 BCR 或 TCR? 在 T 细胞反应中，非特异的免疫反应重要还是特异性免疫反应重要? 仍然是未知的。因此，希望这些方法不仅能启发人们理解宿主内免疫反应的进化，而且还能在分子水平理解免疫防护的特点。
6 总结
目前，一般的医疗实践和诊断并没有利用太多的免疫学，也不了解过去几十年来免疫学的进步。尽管系统免疫学已经取得了一个良好的开端，但还有更多的工作要做，在定义相关机制和因果关系方面还存在诸多问题。许多疾病都涉及炎症反应，但是还没有运用系统方法进行探索，很多细节还没有被发现。此外，与先天性免疫应答相比，对感染的适应性免疫反应的生物学意义的理解则更加困难。目前在免疫学领域的研究很大程度上依赖于近交系小鼠模型，但近交系小鼠不能模仿人类的免疫途径。在这种情况下，人源化的小鼠是一种选择，但仍在探索中。应该更广泛地开发体外的细胞和器官系统，使其具有人体内的功能，才能成功地研究其中的机制。总之，系统免疫学在探索人类健康和疾病的进程中打开许多方便之门，这是它对医学最重要的意义。
参考文献:
[1] Dubitzky W. Understanding the computational methodologies of systems biology [J]. Briefings Bioinforamtics，2006，7 ( 4 ) : 315-317.
[2] Kidd BA，Peters LA，Schadt EE，et al. Unifying immunology with informatics and multiscale biology[J]. Nat Immunol，2014，15 ( 2) : 118-127.
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