25 种佐剂 “基因指纹” 公开！这个数据库让疫苗开发效率翻倍
应用介绍
，这是首个整合 25 种核心疫苗佐剂转录组数据与血液、生化 metadata 的多物种资源平台。该数据库通过标准化实验方案，实现了与毒理基因组学数据库 Open TG-GATEs（OTG）的跨库整合，借助机器学习模型成功预测了佐剂的ADB 的建立为疫苗佐剂的高效筛选、作用机制解析及生物标志物发现提供了标准化平台，推动了系统疫苗学在新型疫苗与免疫疗法开发中的应用，对提升疫苗安全性与有效性具有重要意义。
疫苗佐剂是疫苗配方中增强免疫应答的关键成分，不仅能提升疫苗对传染病的预防效果，还在癌症免疫疗法等领域展现出治疗潜力。然而，佐剂的疗效与安全性评估长期面临挑战：现有方法存在生物可变性大、实验条件不一致等问题，导致筛选效率低、结果可重复性差。
以新冠疫情为例，mRNA 疫苗、灭活疫苗等多种技术路线的成功应用均依赖于佐剂的优化 —— 如 mRNA 疫苗中的脂质纳米粒（LNP）作为内源性佐剂，可有效激活先天免疫。但佐剂的 “双刃剑” 效应显著：部分佐剂可能引发过度炎症或器官毒性，如完全弗氏佐剂（CFA）因强炎症反应仅能用于实验研究。因此，系统化、高通量的佐剂评估工具成为疫苗开发的迫切需求。
ADB 的构建基于与 Open TG-GATEs（OTG）一致的标准化实验方案，后者是已广泛应用的毒理基因组学数据库，涵盖 150 种化合物的毒性数据。这种设计确保了两者的兼容性，为同时预测佐剂性与毒性奠定基础。
数据类型：基因表达谱（Affymetrix 基因芯片）、血液学指标（如白细胞计数）、血清生化指标（如 ALT，肝损伤标志物）及组织病理学结果。
新型候选佐剂：如环二核苷酸（cGAMP，STING 激动剂）、β- 环糊精（betaCD，诱导损伤相关分子释放）。表 1 列出了 ADB 中的核心佐剂及其作用靶点
通过层级聚类分析和主成分分析（PCA），研究发现每种佐剂在不同器官和物种中均呈现独特的基因表达 “指纹”。例如，核酸类佐剂（如 Poly_IC、cGAMP）在小鼠的脾脏、肝脏和淋巴结中始终聚类在一起，而 LPS 与它的低毒衍生物 MPLA 则因炎症基因激活强度不同而明显分离（图 1A、1B）。这一发现表明，基因表达谱可作为区分佐剂类型及作用机制的分子标志物。
（A）层级聚类显示核酸类佐剂在不同器官中聚类（阴影部分）；（B）PCA 显示佐剂在基因表达模式上的显著分离
ADB 数据揭示了佐剂诱导的炎症反应与干扰素通路激活的时间动态。例如，CpG ODN 和 AS04 在 24 小时时上调干扰素相关基因，表明其免疫激活存在延迟效应；而 MALP2s、FK565 则在 6 小时内显著诱导急性炎症基因（如 A2m）的表达（图 S2）。此外，血液学数据显示，多数佐剂会引发淋巴细胞减少，且这种变化与肝脏、脾脏中的特定基因表达高度相关（r0.9），提示全身免疫激活与局部基因调控的关联（图 2）。
（A）佐剂诱导的淋巴细胞、单核细胞和粒细胞数量变化；（B）血液细胞计数与器官转录组的相关性热图
利用 OTG 中 150 种化合物的大鼠肝脏转录组数据（21 种有毒性，24 种无毒性），研究构建了基于支持向量机（SVM）的肝坏死预测模型。将该模型应用于 ADB 中的佐剂，发现 NOD1 激动剂 FK565 被预测为高肝毒性。实验验证显示，FK565 给药后 24 小时，大鼠血清 ALT（肝损伤标志物）显著升高，且小鼠肝脏出现病理损伤（图 4C、4E），同时伴随脂质代谢紊乱和凝血功能异常（图 4D）。
（C）FK565 显著升高大鼠血清 ALT 水平；（E）小鼠肝脏组织切片显示 FK565 诱导的损伤（箭头所示）
以 ADB 中 3 种安全有效的佐剂（ALM、ADDA、ISA51VG）为阳性对照，OTG 中 23 种无免疫激活作用的化合物为阴性对照，构建的佐剂性预测模型成功从 OTG 中筛选出潜在佐剂。其中，秋水仙碱（colchicine，传统抗痛风药物）被预测具有强佐剂性。实验证实，秋水仙碱与卵清蛋白（OVA）共注射可诱导高水平 OVA 特异性 IgG 抗体，并激活 CD8⁺ T 细胞（IFN-γ）和 Th2 型细胞因子（IL-5），表明其能同时诱导先天和适应性免疫应答（图 6D、6E）。
（D）秋水仙碱诱导的 OVA 特异性 IgG 抗体滴度；（E）脾细胞中 IFN-γ（Th1）和 IL-5（Th2）的分泌水平
ADB 数据揭示了同一家族佐剂的功能差异。例如，TLR9 激动剂 CpG-D35 与 CpG-K3 虽均靶向 TLR9，但前者主要激活干扰素通路（早期内体定位），后者则强诱导炎症反应（晚期内体定位）（图 3A、3C）。这种差异为精准设计佐剂、调控免疫应答类型（如 Th1/Th2 偏向）提供了依据。
ADB 的 miRNA 数据显示，FK565 诱导的肝损伤伴随血清中 miR-122-5p 显著升高（log2 倍变化 = 2.35），其靶基因 Fasn（脂肪酸合成酶）表达下调（图 5）。这一发现与已知 miR-122 作为肝损伤标志物的研究一致，表明 ADB 可用于筛选新型无创性毒性 biomarkers。
数据驱动发现：机器学习模型与实验验证的闭环，加速了新型佐剂的挖掘（如秋水仙碱）和风险预警（如 FK565）。
未来，ADB 将进一步整合人类临床数据（如疫苗接种者的血液样本），并拓展至更多物种（如非人灵长类），以提升从临床前到临床转化的准确性。此外，与国际疫苗佐剂联盟（如 ENOVA）的数据融合，有望构建全球协作的佐剂评估网络。
当前 ADB 的主要局限在于缺乏人类转录组数据，这受限于健康志愿者单独接种佐剂的伦理约束。未来需通过疫苗临床试验中的佐剂 - 抗原联合数据间接分析，或开发类器官模型替代动物实验，以填补这一空白。
