提起癌症相关的疫苗，我们首先想到的是预防乙肝、新冠的疫苗。但现在科学家正在用同样的思路去"治疗"已经发生的癌症。不久前，一款针对晚期黑色素瘤的实验性疫苗公布了长达5年的跟踪数据：它联合现有的免疫药物能将患者的死亡或复发风险降低近一半。那么癌症疫苗背后是怎样的技术？对正在与癌症抗争的病友们又意味着什么？今天癌度给大家解读一篇最新的学术文献，将癌症疫苗的相关知识做个详细的介绍。
本文参考文献刊例示意图
一、癌症治疗疫苗"：从被动到主动
对于很多晚期的癌症患者来说，传统的放化疗像是"地毯式轰炸"，在杀死癌细胞的同时也对身体造成巨大的损伤。而近几年大火的免疫治疗（如PD-1抑制剂），则是"解除"了癌细胞对免疫系统的"伪装"和"压制"，让免疫细胞能重新识别并攻击癌细胞。
那么癌症疫苗又是什么呢？相比目前的免疫治疗药物癌症疫苗走得更远了一步。咱们可以把癌症治疗疫苗想象成给人体的免疫系统"上课"或发"通缉令"。科学家们通过分析患者的肿瘤组织，找到癌细胞上独有的"身份标记"（也就是抗原），然后将这些"标记"做成癌症疫苗打入体内。这就像是给免疫细胞发了一张详细的"通缉犯照片"，教会它们精准识别并追杀全身各处带有这种标记的癌细胞，而尽量不伤害正常的细胞。
目前，癌症治疗疫苗技术正在以前所未有的速度发展。根据最新的科研综述，过去3年里，全球有超过400项关于癌症疫苗的临床试验启动，覆盖了黑色素瘤、肺癌、胰腺癌、乳腺癌等多种常见的癌症。
二、mRNA疫苗：为什么它让科学家如此兴奋？
大家可能对mRNA疫苗并不陌生，新冠疫情期间mRNA疫苗拯救了无数生命。而这项技术的"下一个战场"就是癌症。以Moderna和默克公司合作的一款针对晚期黑色素瘤的mRNA疫苗mRNA-4157为例，相应的临床研究结果就很让人振奋。
长达5年的随访数据显示，这款名为mRNA-4157的个性化疫苗，与免疫治疗药物帕博利珠单抗（K药）联合使用，能将晚期黑色素瘤患者的死亡或复发风险降低近50%。这意味着原本可能在几年内复发的患者，有了更大的机会实现长期生存。
为什么癌症治疗疫苗有这么惊人的效果？咱们从大家熟悉的PD-1或PD-L1抑制剂说起，传统的免疫治疗（如PD-1抑制剂K药）的治疗机制是"松开刹车"，让免疫细胞能跑起来。而mRNA疫苗则是"明确方向"，癌症治疗疫苗告诉免疫细胞该去哪里、打谁。所以将癌症治疗疫苗和PD-1抑制剂两者联用的逻辑就清晰了，这相当于一边不断地猛踩油门，另一边给精确导航，所以治疗的效果自然是1+1>2。
癌症治疗疫苗的安全性如何呢？这个是大家比较关注的一个问题，在这项研究中疫苗联合治疗带来的副作用主要是轻到中度的流感样症状，比如发烧、乏力、注射部位疼痛等，通常是很快就能缓解。与单用免疫药物相比，癌症治疗疫苗联合免疫药物并没有增加严重的、不可控的毒性。
三、未来的挑战与希望：谁适合癌症治疗疫苗
尽管癌症治疗疫苗的前景很光明，但是癌症疫苗也并非是万能的，目前仍面临几个关键的挑战，这也恰恰是大家需要了解的"真相"。也是癌度希望着重给大家介绍的，因为目前癌症治疗疫苗的吹嘘和夸大成分太多了。
1、"私人定制"的代价：癌症这个疾病非常的"狡猾"，不同患者的肿瘤可能千差万别。为了让癌症治疗疫苗更精准就需要提取每位患者的肿瘤样本进行基因测序（DNA和RNA一起测序），找到每一个患者的专属的"突变标记"（也就是新抗原），然后为患者量身定制一款癌症治疗疫苗。这个过程复杂、耗时（通常需要几周到几个月），且成本高昂。目前这种个性化治疗还很难在短期内惠及所有患者。
2、肿瘤的"防御工事"：有时候即使疫苗把免疫细胞给"训练"好了，肿瘤细胞周围的环境（肿瘤微环境）就像是一座"堡垒"，充满了抑制免疫细胞工作的"失足免疫调节细胞"（如调节性T细胞、髓源性抑制细胞等），这让免疫细胞进不去或进去了也无法正常发挥作用。因此科学家们正在研究如何将疫苗与"拆堡垒"的药物（如化疗、放疗或靶向药）联合使用，攻破肿瘤的防御后再让癌症治疗疫苗和PD-1发挥作用。
3、癌症治疗疫苗不是"预防针"，是"治疗针"：癌度这篇文章讨论的癌症疫苗都是治疗性疫苗，用于已经确诊癌症的患者，目的是防止复发或缩小肿瘤。只有少数针对乙肝病毒、HPV病毒等明确致癌病毒的疫苗才具有预防癌症的作用。
癌症治疗疫苗无疑是近年来肿瘤治疗领域最令人振奋的突破之一。它不再是一个模糊的概念，而是已经有了实打实的、长达5年的随访数据支持。对于那些特定类型的晚期实体瘤（如黑色素瘤、非小细胞肺癌等），尤其是对现有免疫治疗可能效果不佳的患者，癌症疫苗联合疗法提供了一条全新的、充满希望的治疗路径。随着人工智能（AI）辅助抗原筛选技术的成熟，以及更高效、更安全的递送系统（如脂质纳米颗粒）的优化，未来癌症疫苗的研发周期会更短，成本会更低，疗效会更精准。可以说因为癌症治疗疫苗的出现，癌症治疗正在从"一刀切"的时代真正迈入"量体裁衣"的个性化精准医疗时代。
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※ 以上为受试者入选排除标准的部分主要内容，全面的入组判定标准由研究医生根据研究方案要求详细确认。
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