目前在 AAV 基础生物学知识方面的障碍和机遇
病毒载体工程的最新进展
在过去的 15 年中，病毒载体驱动的基因治疗领域一直在各个方面不断进步，尤其是在载体优化方面。载体衣壳和治疗性有效载荷均经过设计，以提高特异性、功效和安全性。
有不同的方法来设计腺相关病毒 (AAV) 衣壳。最常用的技术之一是衣壳改组。在这种方法中，预先存在的衣壳被改组以获得衣壳库，然后在体外和体内针对目的细胞/组织进行测试。然后分别选择、制造和表征在转导的靶细胞中最有效的衣壳。这些衣壳可以更有效地为给定的目标疾病提供治疗性有效载荷。
血友病中优化的IX因子是如何设计治疗性有效载荷的一个很好的例子。新版本的IX因子 基因的活性显著高于正常的。还开发了诸如组织特异性启动子之类的基因调控元件，其中一些目前正在临床试验中。基因调控元件可以很好地防止与临床无关的组织中的脱靶效应，从而提高安全性。
除了提高特异性和功效外，这些方法还可以减少有效载体剂量，甚至增加疾病靶点的数量，从而摆脱迄今为止主导 AAV 基因治疗领域的单基因疾病。随着新型基因组工程技术的出现，人们可能会设想用同一个AAV 载体平台靶向多种更复杂的疾病。
对新载体表征的意义
在表征新载体时，必须通过监管机构批准的标准监管步骤。当然，安全是一个大问题，因此必须满足所有参数。大多数关键特征在所有载体平台上都是相同的- 例如纯度、体外和体内效力、基因组滴度、pH、病毒污染等。仍然必须满足这些指导方针，这意味着对于新兴的载体平台在这方面不会有太大变化。
然而，新颖的工程载体平台确实有其自身的差异。例如，每个衣壳在生产时达到不同的滴度。这对于制造大量用于注射到患者体内的临床级载体非常重要。对这些新载体表征的最大影响将与滴度以及它们如何与宿主细胞相互作用有关。
目前在新兴载体工程平台基础生物学理解上的差距
当谈到工程 AAV 载体的基础生物学时，每个载体都是基于野生型 AAV 的修改版本。衣壳修饰的载体具有与野生型 AAV 相同或相似的衣壳。野生型 AAV 进入细胞、转导细胞和表达其基因组的步骤对于所有工程化载体平台都是相似的。
自 AAV 发现至今已近 60 年。我们大致知道 AAV 如何感染细胞，因为它与细胞表面的聚糖受体结合。这种结合由蛋白质共受体/进入因子所稳定。这些蛋白质进入因子有助于内化AAV 颗粒。然后 AAV 颗粒通过不同的细胞内腔室，包括高尔基体。与其它一些病毒不同，AAV 的有趣之处在于，至少有一些完整的颗粒通过核复合物进入细胞核，在那里，基因组被释放并开始基因表达。
2016年，腺相关病毒受体（AAVR）的发现标志着AAV基础生物学领域的重大突破。AAVR 的使用在不同的细胞类型、物种和衣壳中是保守的。自发现以来，一些后续研究探索了 AAVR 作为受体的作用。AAVR 主要定位于高尔基体，它穿过细胞表面并可能有助于 AAV 的进入。关于 AAVR 的基本生物学和其它进入因子，还有很多有待发现，以确切了解它们如何影响 AAV 感染。
由于向性的差异，不同的 AAV 衣壳用于靶向不同的组织。该领域最大的知识空白是 AAV 向性的细胞和衣壳决定因素。决定向性的 AAV 载体-宿主相互作用中衣壳和靶细胞特异性差异尚不清楚。有许多未知数，尤其是在最初的细胞进入步骤中。从基础生物学的角度来看，AAV 引起了极大的兴趣。它是一种令人着迷的依赖于辅助病毒的病毒，可以开辟可能与其它病毒相关的新认识。
填补 AAV 基础生物学知识空白的下一步
如前所述，AAV 载体的细胞进入是一个谜。可以看到受体切换，这意味着 AAV 在其受体使用方面是混杂的。如果我们能够找到对我们的靶细胞具有特异性的受体，并重新设计衣壳以靶向这些特定受体，那将是一个巨大的突破。这将使我们能够设计针对特定疾病的衣壳并防止脱靶效应。
另一个最近发现的进入因子 GPR108 (PMID: 31784416) 甚至在不依赖 AAVR 的衣壳中也是保守的（尽管值得注意的是，AAV5 - 一种在进化上更加不同的 AAV 血清型 – 不依赖于 GPR108）。作为原理证明，作者确定了 AAV 衣壳中与 GPR108 相关的域。然后，他们设计了嵌合衣壳以增加对特定进入因子的依赖- 在本例中为 GPR108。这项原理验证研究表明，衣壳可以设计为与特定的受体/进入因子结合。然后可以通过特定途径注射靶向衣壳以减少剂量。例如，对于大脑疾病，我们可以设计特定于特定神经元受体的衣壳，并以有针对性的方式将它们注射到中枢神经系统（例如，鞘内、颅内等），以最大限度地减少脱靶效应。技术创新将使更有针对性和更安全的载体平台向前发展。
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原文：B.Dhungel, J.Rasko, The present hurdles and opportunities in ourknowledge of AAV basic biology. Cell & Gene Therapy Insights 2022; 8(4),583–586.
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