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本研究发现白癜风相关基因特征（VGS）可准确区分“冷”“热”肿瘤，并通过深度学习药效预测系统（DLEPS）筛选出选择性雌激素受体降解剂（SERD）氟维司群（Fulvestrant）。研究表明，氟维司群可显著增强抗PD-L1疗法疗效，其机制在于激活CCL5、MHC I和IFN-II信号通路，促进CD8⁺⁺ T细胞肿瘤浸润，为免疫治疗耐药患者提供了新型联合治疗策略。
免疫治疗虽已革新癌症治疗格局，但仅10-30%患者能获得长期生存获益，多数恶性肿瘤仍存在耐药性。在黑色素瘤中，白癜风样色素脱失是一种常见且通常较轻的免疫相关不良事件（irAE），其存在与增强的抗肿瘤免疫反应和患者生存期延长呈正相关。通过对比分析白癜风和黑色素瘤，研究团队建立了一个生物标志物组合——称为白癜风特征（VGS），能够高精度区分“冷”肿瘤与“热”肿瘤。借助基于深度学习的药效预测系统（DLEPS），研究鉴定并验证了氟维司群（Fulvestrant）作为在临床前模型中能够增强抗程序性死亡配体1（PD-L1）治疗的候选药物。单细胞RNA测序显示，氟维司群扩增了细胞毒性T细胞群体，而免疫荧光和流式细胞术进一步证实了CD8⁺⁺ T细胞在肿瘤组织中的浸润显著增加。机制研究表明，氟维司群激活了C─C motif趋化因子5（CCL5）、主要组织相容性复合体I类（MHC I）和II型干扰素（IFN-II）信号通路，从而增强抗肿瘤免疫力。该研究不仅为免疫治疗患者分层引入了一种精准方法，还凸显了氟维司群作为基于免疫治疗的联合策略中有前景的组成部分，值得进行临床评估。
免疫治疗，特别是免疫检查点阻断（ICB），通过靶向程序性死亡蛋白1（PD1）/程序性死亡配体1（PD-L1）和细胞毒性T淋巴细胞蛋白4（CTLA4）等调控通路，已经彻底改变了癌症治疗方式。然而，尽管ICB具有变革性潜力，但由于肿瘤免疫微环境（TME）的复杂性和异质性，大多数晚期癌症患者从这些治疗中获益有限或根本没有获益。当前应对这些挑战的努力包括探索预测性生物标志物，如PD-L1表达和肿瘤突变负荷（TMB），但它们在不同癌症类型和患者群体中缺乏普适性和精确性。因此，迫切需要更强大且广泛适用的生物标志物。
有趣的是，免疫治疗期间观察到的免疫相关不良事件（irAEs）为了解免疫激活作为治疗结果预测因素的潜力提供了见解。这些irAEs源于脱靶免疫激活，被称为“有益自身免疫”，在某些癌症类型中与良好预后和强大的抗肿瘤反应相关。特别是白癜风，一种表现为皮肤色素脱失的轻度irAE，在接受ICB的黑色素瘤患者中观察到，并且与改善的生存率相关。白癜风发生的免疫机制与发炎的、对免疫治疗敏感的肿瘤中观察到的机制非常相似。两种状况都以CD8⁺⁺ T细胞浸润增强、干扰素-γ（IFN-γ）通路激活以及趋化因子驱动的效应T细胞招募为特征，包括C─X─C motif趋化因子9（CXCL9）、C─X─C motif趋化因子10（CXCL10）和CCL5。此外，白癜风病变和T细胞发炎的肿瘤都表现出抗原呈递机制、MHC I类分子和干扰素刺激基因特征的表达升高。这些趋同特征表明白癜风代表了一种天然的、生产性的、抗原特异性T细胞免疫模型。
尽管白癜风可以作为免疫治疗的有效标志物，但这种反应通常仅在相当长时间的免疫治疗后出现，并不适合作为治疗前筛选免疫治疗患者的有效标志物。基因表达的差异是肿瘤免疫微环境异质性的主要原因。因此，研究团队假设与白癜风相关的基因可能表明免疫激活增强，并可作为免疫治疗良好结果的预测性生物标志物。此外，研究提出，在肿瘤中药理学诱导“白癜风样”免疫特征可能会改善对ICB的反应性。为了验证这些假设，研究通过对白癜风、黑色素瘤和抗PD-1免疫治疗队列数据的整合分析，鉴定了一组基因，称为白癜风特征（VGS）。结果表明，高VGS表达与免疫反应性肿瘤微环境的特征相关，包括肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）增加、免疫检查点表达升高、TMB更高以及T细胞发炎的基因表达谱（GEP）。空间转录组学进一步证明，VGS表达升高的患者对免疫治疗的反应更好，表明VGS可能作为黑色素瘤中生存结果改善的预测性生物标志物。
为了将这些发现转化为治疗应用，研究利用了基于深度学习的药效预测系统（DLEPS）平台，这是一个基于深度学习的药物筛选工具，用于鉴定能够诱导VGS相关免疫激活的化合物。在筛选的药物中，氟维司群，一种选择性雌激素受体降解剂（SERD），成为联合治疗的有前景候选药物。临床前模型表明，氟维司群在多种癌症中显著增强了抗PD-L1治疗的疗效，包括黑色素瘤、乳腺癌和结肠癌。机制研究揭示，氟维司群治疗增加了CD8+ T细胞浸润，并激活了抗原加工通路，包括CXCL、MHC-I和IFN-II信号。免疫荧光和流式细胞术进一步证实了细胞毒性CD8+ T细胞在肿瘤内的招募增加，支持了氟维司群作为与ICB联合的免疫增强剂的潜力。
通过加权基因共表达网络分析（WGCNA），研究团队发现深橙色和蓝色模块与白癜风的进展显著相关。同时，通过差异表达基因（DEGs）分析，在白癜风患者和健康对照之间鉴定出1450个DEGs。通过WGCNA方法和DEGs获得的两个基因列表之间存在262个重叠基因，这些基因是与白癜风进展相关的特征基因。进一步使用单变量Cox回归在黑色素瘤队列中对这262个白癜风特征基因进行分析，鉴定出18个具有预后价值的基因。通过匹配在黑色素瘤Cox回归中为有利因素的基因与在白癜风中高表达的基因，以及不利因素基因与低表达基因，最终获得10个匹配基因（GP1BA、ANKS4B、CCDC87、CA8、HLA-DOB、RHEBL1、NLRP7、GZMH、HERPUD1和MAP2K1）作为白癜风基因特征（VGS）。基于VGS表达将GSE65904队列分为两个簇，簇2表现出显著的生存优势，并显示GZMH、RHEBL1、MAP2K1、GP1BA、HLA-DOB、HERPUD1和NLRP7的高表达，而簇1以CCDC87、ANKS4B和CA8的表达增加为特征。在TCGA队列中也观察到类似结果。值得注意的是，簇2显示CD8+ T细胞、活化CD4+ T细胞数量增加，巨噬细胞数量减少。基因集富集分析（GSEA）显示簇2中免疫更活跃，表明簇2患者由于更有利的免疫微环境和更高的免疫反应而具有更好的预后。
基于VGS，研究构建了一个评分系统——白癜风评分（VS），以量化个体黑色素瘤患者的白癜风模式。在TCGA黑色素瘤队列中，VS-high组的总生存期显著改善，中位生存时间为3379天，而VS-low组为1864天，风险比（HR）为0.60。在GEO数据集中，VS-high组也表现出改善的生存，HR为0.57。VS与通过ESTIMATE算法计算的免疫评分呈正相关。VS高的患者显示出更广泛的益处，包括PD-L1/CTLA-4表达更高、T细胞发炎的GEP上调、评估的TMB更高，以及CD8+ T细胞、浆细胞和活化CD4+记忆细胞数量更多，但巨噬细胞数量更少。在IMvigor210队列中，VS高的患者中位生存期更长（4161天 vs 2577天），HR为0.68，表明较高的VGS表达与更好的免疫治疗反应和延长生存相关。VS高的患者更可能获得完全或部分反应，或对免疫治疗有发炎的肿瘤微环境，表明VS可以预测对抗PD-1/L1免疫治疗的免疫反应。
在另一个黑色素瘤队列中，6个VGS基因可用，生存分析显示其中3个基因（MAP2K1、RHEBL1和HLA-DOB）与患者生存显著相关。空间转录组学数据集分析显示，达到完全缓解（CR）的患者相比疾病稳定（SD）患者，所有6个VGS基因的表达水平显著更高。在两个独立的ICB治疗黑色素瘤队列的批量RNA-seq数据集中，GZMH、HLA-DOB和MAP2K1在应答者（R）中相比无应答者（NR）显著上调。在一个队列中，HERPUD1和NLRP7也显示在应答者中统计显著增加，而RHEBL1虽未达到统计显著性，但在应答组中显示一致上升趋势。这些结果加强了VGS表达与黑色素瘤免疫治疗良好临床结果之间的关联，并支持VGS作为潜在预测性生物标志物的效用。
在定义了与白癜风进展相关的基因特征“VGS”后，研究继续鉴定能够诱导肿瘤细胞呈现白癜风样表达特征的小分子，假设这些候选药物可能激活类似于白癜风条件的抗肿瘤免疫力，从而与ICB治疗协同。研究使用这些VGS基因作为输入，利用先前开发的DLEPS平台进行虚拟药物反应筛选。DLEPS评分表明特定药物逆转（负DLEPS评分）或诱导（正DLEPS评分）输入基因表达状态的程度。因此，研究关注具有最高正DLEPS评分的药物以诱导白癜风转录组特征的上调。基于DLEPS评分，选择氟维司群、莫托莫德和考比司他进行进一步实验。
由于T细胞浸润有助于免疫治疗的效果，研究首先测试了选定的四种化合物与抗PD-L1的联合效应体外实验。T细胞迁移实验表明，氟维司群、莫托莫德或考比司他与PD-L1抗体处理相比能显著增强T细胞迁移。此外，观察到随着药物浓度升高，迁移T细胞的比例增加。随后，在黑色素瘤（B16-F10与C57BL/6）的同系小鼠模型中测试了氟维司群、莫托莫德或考比司他与抗PDL1单克隆抗体联合的效果。值得注意的是，氟维司群和莫托莫德能够增强免疫治疗反应并延长处理动物的寿命，而考比司他联合抗PDL1在治疗期间未减少肿瘤生长，但最终与抗PDL1组相比延长了处理动物的寿命。由于氟维司群和莫托莫德表现出更好的疗效，选择这两种药物进行进一步研究。还观察到，与对照组相比，氟维司群处理组中Gp1ba、Gzmc（人同源GZMH）和Gzmb基因的表达水平显著增加，而莫托莫德处理组中H2-Ob（人同源HLA-DOB基因）以及Gzmc和Gzmb基因的表达显著升高。
为了测试在黑色素瘤以外的其他实体瘤中的联合效应，并使用C57BL/6以外的小鼠品系，研究选择4T1乳腺癌和CT26结直肠癌细胞系注射到BALB/c小鼠中构建正交肿瘤小鼠模型。与黑色素瘤小鼠模型类似，氟维司群或莫托莫德在体内也增强了抗PDL1疗法在乳腺癌和结肠癌肿瘤中的疗效。这些动物实验表明氟维司群或莫托莫德作为增强实体瘤中免疫检查点阻断的潜在共抑制剂。鉴于氟维司群具有更广泛的临床应用，选择其进行进一步研究。
既往研究表明，对免疫治疗有反应的患者含有更多细胞毒性T细胞，如CD8+ T细胞。因此，研究进行了单细胞RNA测序分析，来自3个样本（对照、雌二醇（E2）处理和雌二醇联合氟维司群（E2+F）处理的小鼠乳腺）的细胞使用无监督聚类分为19个细胞簇。基于已建立的细胞类型标志物，将19个细胞簇分配为11种细胞类型。观察到与E2处理相比，氟维司群增加了CD8+、CD4+和NK细胞的比例。为了证实单细胞RNA-seq资源的发现，研究随后对B16-F10小鼠肿瘤标本进行了免疫荧光染色，观察到与对照组相比，氟维司群联合抗PDL1增加了CD8+、CD4+和GZMB细胞向肿瘤的浸润。此外，流式细胞术分析证实，氟维司群联合抗PD-1显著增强了B16-F10（OVA）、4T1或CT26肿瘤中CD8+ T细胞的比例。这些发现表明，氟维司群可以促进CD8+ T细胞浸润，与抗PD-1疗法协同改善对肿瘤的免疫反应。此外，研究收集了两名接受或未接受氟维司群治疗的乳腺癌患者，观察到与对照乳腺癌患者相比，氟维司群治疗显著增加了CD4+和CD8+ T细胞浸润。
在鉴定了不同类型的细胞后，研究接下来探索了E2组和E2+F组之间的细胞通信，特别关注CXCL、IFN-II和MHC-I信号通路，因为这些通路对抗原加工和呈递非常重要。发现氟维司群治疗显著增加了肌上皮细胞与CD8+和NK细胞之间的通信。值得注意的是，与E2组相比，E2+F组中与抗原表达相关的基因（如H2-k1、H2-d1和H2-q7）增加。所有这些结果支持氟维司群可以增强细胞毒性T细胞的活性以增强抗肿瘤效果。
为了研究氟维司群如何增强细胞毒性T细胞浸润，研究首先检查了它是否通过直接癌细胞杀伤和随后的肿瘤抗原（TA）释放诱导更强的免疫反应。在4T1、B16-F10和CT26肿瘤细胞系中进行了体外药物敏感性测定。剂量反应生存曲线显示，即使在高浓度下，氟维司群处理后活力没有显著降低。同样，结晶紫染色和集落形成测定表明对肿瘤细胞克隆形成潜力没有有意义的抑制。此外，transwell迁移实验显示，氟维司群没有显著损害肿瘤细胞的迁移能力。总的来说，这些结果表明氟维司群不直接影响肿瘤细胞活力、增殖或迁移。
接下来，研究对用氟维司群+IgG或对照+IgG以及氟维司群+抗PDL1或对照+抗PDL1处理的肿瘤进行了转录组分析。批量RNA测序显示，氟维司群显著下调了多个与免疫抑制性巨噬细胞相关的基因。基因本体（GO）富集分析鉴定出巨噬细胞激活、趋化性和分化通路的抑制，以及与基质和免疫抑制相关的信号通路，如转化生长因子β（TGF-β）受体通路和血管内皮生长因子（VEGF）信号。值得注意的是，TGF-β和VEGF信号已知促进M2巨噬细胞极化，并有助于CD8⁺⁺ T细胞排斥和免疫治疗耐药。通过抑制这些信号轴，氟维司群可能为T细胞浸润和激活创造更许可的环境。
与转录组发现一致，免疫荧光（IF）染色证实，与对照相比，氟维司群处理的肿瘤中F4/80⁺⁺总巨噬细胞和CD206⁺⁺巨噬细胞（M2样）显著减少，而CD86⁺⁺巨噬细胞（M1样）的数量基本不变，表明选择性耗竭或重编程了M2样免疫抑制肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）群体，而不是广泛抑制所有巨噬细胞亚群。重要的是，这种M2样巨噬细胞的减少伴随着CD8⁺⁺ T细胞浸润的显著增加，如单细胞RNA-seq分析、流式细胞术和IF染色所示，表明氟维司群减轻了巨噬细胞介导的抑制并促进细胞毒性T细胞进入肿瘤微环境。为了功能上验证氟维司群是否直接调节巨噬细胞极化，研究建立了一个体外骨髓来源巨噬细胞（BMDM）模型。在小鼠BMDMs中，在存在或不存在氟维司群的情况下诱导向M2表型。流式细胞术分析显示，氟维司群以剂量依赖性方式显著降低了F4/80+/CD206⁺⁺ M2样巨噬细胞的比例。这一发现表明，氟维司群可以直接抑制M2巨噬细胞极化，与体内观察到的M2相关基因的转录抑制一致。
总之，这些发现证明，氟维司群通过靶向M2样巨噬细胞并抑制TGF-β和VEGF信号发挥其抗肿瘤作用，从而重塑免疫抑制肿瘤微环境并促进CD8⁺⁺ T细胞浸润。这种巨噬细胞依赖的免疫调节可能有助于氟维司群与ICB疗法联合时的协同效应。
本研究揭示了一个白癜风相关基因特征（VGS），在癌症免疫治疗中具有作为预后和预测性生物标志物的强大潜力。基于白癜风和免疫治疗反应性肿瘤之间共享的免疫特征——包括CD8⁺⁺ T细胞浸润升高、IFN-γ通路激活、抗原呈递上调以及趋化因子介导的T细胞招募——研究团队假设白癜风中活跃的免疫基因程序可能作为T细胞发炎肿瘤微环境（TME）的指标。研究结果支持这一假设，显示高VGS表达与多个独立黑色素瘤队列中延长的生存期和更好的免疫治疗反应相关。重要的是，VGS的预测价值在非ICB治疗和ICB治疗的黑色素瘤队列中都得到验证。在所有数据集中，高VGS表达的患者表现出显著更长的中位生存时间和更低的风险比。此外，调整已知临床协变量（如年龄、性别和肿瘤分期）的多变量Cox回归分析证实，VGS保留了其独立的预后意义。这加强了VGS作为黑色素瘤风险分层临床适用工具的潜力。
从转化角度来看，将VGS整合到现有免疫治疗生物标志物框架中可能提供附加价值。目前，PD-L1表达和TMB是选择ICB疗法患者最常用的生物标志物。但两者都有局限性。PD-L1表达可能存在空间异质性和动态调节，而TMB并不总是与免疫激活或治疗益处相关。相比之下，VGS反映了下游免疫活性和TME的功能状态。因此，将VGS与PD-L1或TMB结合可能通过提供对肿瘤免疫原性和免疫参与的更全面评估来增强患者分层。未来的临床研究应探索这些生物标志物在不同肿瘤类型和治疗设置中的附加或协同预测性能。
除了其生物标志物潜力外，研究还检查了药理学干预如何重塑肿瘤免疫景观并使肿瘤对ICB敏感。具体来说，评估了氟维司群的免疫调节特性，这是一种临床批准的SERD，用于激素受体阳性乳腺癌。转录组和免疫表型分析表明，氟维司群通过靶向TAMs，特别是M2样免疫抑制亚群，显著改变TME。批量RNA测序显示，氟维司群下调了多个M2巨噬细胞相关基因，包括Mrc1、Csf1r、Pdgfra、Gas6和Il10ra。GO分析进一步强调了巨噬细胞激活、趋化性和分化通路的抑制，以及基质和免疫抑制信号级联，如TGF-β和VEGF信号。这些通路已知促进M2极化并有助于T细胞排斥和免疫治疗耐药。通过抑制这些信号轴，氟维司群可能为T细胞浸润和激活创造更许可的环境。
与转录组发现一致，流式细胞术和免疫荧光染色证实，氟维司群处理的肿瘤中F4/80⁺⁺总巨噬细胞和CD206⁺⁺ M2巨噬细胞显著减少，而CD86⁺⁺巨噬细胞的总体数量保持不变。这种M2 TAMs的选择性耗竭或重编程支持了一种机制，其中氟维司群减轻了免疫抑制髓系影响，而没有广泛抑制巨噬细胞群体。值得注意的是，这种巨噬细胞靶向效应与增强的CD8⁺⁺ T细胞浸润同时发生，如单细胞RNA测序、流式细胞术和免疫荧光分析所示，共同支持了免疫重编程和细胞毒性T细胞招募的模型。为了进一步评估氟维司群是直接作用于肿瘤细胞还是间接通过免疫微环境，在4T1、B16-F10和CT26细胞系中进行了一系列体外测定。药物敏感性曲线、结晶紫染色、集落形成和Transwell迁移测定都显示，氟维司群没有显著损害肿瘤细胞活力、增殖或迁移。这些结果表明，氟维司群的抗肿瘤效果不归因于直接细胞毒性，而是由肿瘤免疫景观的调节介导。
虽然这些发现突出了氟维司群作为免疫调节剂的潜力，但应考虑几个局限性。最值得注意的是，本研究中使用的临床前给药方案——每三天通过皮下注射150 mg kg−1——超过了临床批准的人体剂量每月一次500 mg肌肉注射。最近的研究表明，小鼠中的较低剂量（例如25 mg kg−1）可能提供类似的药效学效应，表明过度剂量可能不是实现免疫调节所必需的。未来的研究应旨在优化小鼠模型中的氟维司群给药方案、载体配方和给药途径，以更好地反映临床药代动力学。此外，需要长期评估安全性、持续疗效和不良反应，以确保基于氟维司群的免疫调节与ICB联合既有效又可耐受。在机制上，虽然确定了与氟维司群治疗相关的关键基因表达变化和免疫群体变化，但介导其对巨噬细胞极化效应的精确细胞内通路和信号节点仍有待阐明。
总之，本研究为白癜风基因特征的预测潜力和氟维司群的免疫调节效应提供了新见解。VGS提供了一种生物学知情且临床相关的生物标志物，可能增强免疫治疗分层的精确性。同时，氟维司群成为一种有前景的辅助剂，能够重塑肿瘤微环境并增强免疫反应。这些发现为未来将免疫生物标志物与合理设计的联合疗法整合的转化努力奠定了基础，最终改善接受癌症免疫治疗患者的结局。
大型数据集的网络分析是识别关键分子通路和潜在新药物靶点的重要工具。网络中的共表达模块与疾病过程相关，其中最中心连接的基因高度富集了在疾病发病机制中起突出作用的关键驱动因子。为了促进识别与疾病中特定临床特征相关的关键模块和基因，Zhang等人提出了加权基因共表达网络分析（WGCNA）方法。该方法假设患者的基因调控网络遵循无标度拓扑，由幂律分布近似。为了构建这种无标度网络，基因之间的相关系数被提升到一个软阈值功率β，其选择基于实现无标度拓扑拟合指数（R20.85的标准。在分析中，使用了软阈值功率10。在构建邻接矩阵并转换为拓扑重叠矩阵（TOM）后，基因被分层聚类到模块中。使用合并切割高度0.25合并具有高度相似特征基因的模块。每个模块的第一主成分被定义为模块特征基因（ME）。在研究中，白癜风患者的类型——健康对照、病变皮肤、围病变皮肤和非脱色皮肤——被用作“特征”，分别标记为0、1、2和3。然后进行Pearson相关分析 between these traits and MEs to identify modules most significantly associated with the clinical condition. Genes within these key modules were considered for downstream analysis. WGCNA analysis was performed using the “WGCNA” package in R.
WGCNA方法鉴定出两个与白癜风不同阶段最相关的模块，即蓝色和深橙色模块。同时，使用limma包获得病变和健康组织之间的差异表达基因（DEGs）。在这些DEGs中，有226个基因与WGCNA模块重叠。然后使用uniCox分析在这些226个基因中识别与黑色素瘤患者生存相关的基因，发现18个p值小于0.05的基因。值得注意的是，其中10个基因具有与白癜风相同的表达模式，即GP1BA、ANKS4B、CCDC87、CA8、HLA-DOB、RHEBL1、NLRP7、GZMH、HERPUD1和MAP2K1，这10个基因被指定为白癜风基因特征（VGS）。
利用十个白癜风相关基因的表达谱，在GEO队列（GSE65904）和TCGA队列中识别黑色素瘤亚型。所有肿瘤样本使用共识聚类方法分为不同亚型（k=2）。由于TCGA队列包含更多临床信息，在该队列中进行了进一步分析，包括基于GSVA的免疫细胞状态分析和信号通路分析。
白癜风评分计算为十个基因表达水平的未加权和：GP1BA、ANKS4B、CCDC87、CA8、HLA-DOB、RHEBL1、NLRP7、GZMH、HERPUD1和MAP2K1。基于中位数评分将患者分为高和低白癜风评分（VS）组。使用Kaplan-Meier（KM）分析评估组间生存差异，并应用单变量Cox比例风险模型评估统计显著性。该分析在三个队列上进行，即两个黑色素瘤队列（GSE65904和TCGA）和一个免疫治疗队列（IMvigor210）。此外，在TCGA队列中分析了检查点基因的表达、22种免疫细胞状态以及肿瘤突变负荷（TMB）的差异。
为了确定黑色素瘤癌症样本中免疫细胞的比例，使用了CIBERSORT算法，该算法提供了22种人类免疫细胞类型的敏感和特异性区分。CIBERSORT是一种反卷积算法，采用547个基因的特征作为每种细胞类型的最小表示。使用支持向量回归，基于基因表达值推断细胞类型。还比较了低和高白癜风评分（VS）组之间检查点基因的表达值，并进行t检验进行统计分析。
B16F10、B16-F10-OVA小鼠黑色素瘤细胞、CT26小鼠结肠癌细胞和4T1小鼠乳腺癌细胞购自美国类型培养收集中心（ATCC），并使用短串联重复（STR）方法验证其身份。细胞在补充有10% FBS的DMEM中培养，并定期使用通用检测试剂盒检查支原体污染。
所有动物实验均经青岛大学机构动物使用和护理委员会批准（QDU-AEC-2022083）。C57BL/6JNifdc和BALB/c小鼠购自Charles River Laboratory（北京维通利华实验动物技术有限公司）。小鼠饲养在环境温度21°C，湿度40-70%，光照周期12小时开/12小时关（从早7点到晚7点）。在注射肿瘤细胞前，将6-8周龄小鼠在侧腹
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