正文
因此从这个角度来看，他们很多研究工作都是一样的。其中包括对癌症基因在DNA和RNA层面上的测序，通过计算软件判断基因变异的抗原性，以及被“抗原递呈细胞”递呈的可能性。而一个基因变异要能够被免疫系统识别必须经过三道关：首先是具有抗原性，也就是说不受“中枢免疫耐受”的限制；其次要能够被成功地递呈到细胞表面，也必须能够和负责递呈的HLA分子紧密结合；最后在我们的免疫库中必须有相应的免疫细胞来进行识别和进攻。
从两队报告的结果来看，各队的预测软件都还有待改进。“美国队”预测的“新生抗原”最终只有10%左右产生相应的T细胞反应。“德国队”报告的成功率要高一些，达到20%。由于两队测试的病例都很少，因此很难得出谁胜谁负的结论，也很难确定这种差异是否因为RNA疫苗优于多肽疫苗。然而这两队的成功都表明，目前开发的各种预测软件是一个很好的起点。通过机器自身的反复深度学习，相信在这方面会有很快的发展。
尽管软件预测的效率不高，但是两队临床试验的结果都非常惊艳。“美国队”有6名患者进行了免疫治疗，其中4名Ⅲ期病人在治疗后两年内一直非常稳定，没有复发。“德国队”的患者中，有8名对疫苗产生强烈反应，这些患者在之后1～2年内没有复发的现象。而其他5名病情比较严重并有过癌症复发史的患者，也大多产生良好的免疫反应。其中一位患者已经对放疗和检查点抑制剂CTLA-4抗体产生耐药，而在接受疫苗免疫后的26个月没有复发。
如果我们把目前软件的“低预测率”和临床的“高疗效”做一个对比就可以看出，患者只要对少数几个“新生抗原”产生免疫反应，就有可能达到控制和杀灭癌细胞的目的。这一结果大大提高了癌症疫苗的临床实用性。
