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    新抗原預測和優化

    作者:科肽生物發表時間:2022-03-29瀏覽量:288

    Dietmar Rieder 博士在2021年12月發表研究成果Computational cancer neoantigen prediction: current status and recent advances

        早期新抗原預測方法靶向結合親和力,測量最大抑制濃度(IC50) ,用于過濾和優化新抗原。作為經驗法則,每一個 IC50 < 500nm 的肽都被認為是候選的,剩下的 IC50 > 500nm 的肽將被過濾掉,然后根據 IC50值從最低的(強粘合劑)到最高的(弱粘合劑)來篩選新抗原。隨著方法的不斷發展,新抗原排序評分的概念被引入,用于將多肽分為強粘合劑和弱粘合劑。簡而言之,結合親和力預測是評分和排序與一組隨機的天然 HLA 結合肽,以解決某些分子固有的偏向高/低平均預測親和力。

        然而,由于 t 細胞免疫反應的多樣性和隨機性,單一的與整個過程的一部分相關的值很難提供足夠的信息來準確地模擬復雜的腫瘤-免疫反應。在這種情況下,將多種特征系統地集成到統一的新抗原優先排序算法中,可以提高分類準確性。這些特征超越了 HLA 結合和呈現的特征,包括新抗原的克隆性、119個氨基酸特征如疏水性、120個極性和帶電值、121個分子大小、122個肽熵、123個 HLA 分子混雜性,這些特征在 ICI 治療后顯示與預后不良相關。然而,機器學習方法的一個主要缺點是過度擬合,它們的性能會受到訓練數據集的數量和質量的顯著影響。理想情況下,為了避免這個問題,ML 分類器應該針對大型陽性(例如經過實驗驗證的免疫原性表位)和陰性(非免疫原性)數據集進行訓練。不幸的是,仍然缺乏這種全面的正面/負面數據集。多肽 -MHC 多聚體或酵母顯示分析131利用分離抗原特異性 t 細胞。與單細胞 TCR 測序一起,免疫原性肽可以被大規模鑒定和表征,130,131雖然成本高和技術挑戰可能限制其應用。這些技術的結合和結構建模信息的集成可以進一步提高分類的準確性,最近開發的工具如 Net-TCR 2.0132或 PRIME. 133已經證明了這一點。

        在最近的一項研究中,癌癥免疫治療帕克研究所的腫瘤新抗原選擇聯盟確定了腫瘤表位免疫原性的關鍵組成部分。第一類包括與有效抗原呈現相關的特征,即 HLA 結合親和力,原始基因的表達(‘腫瘤豐度’) ,肽-HLA 相互作用的預期持續時間(‘結合穩定性’) ,以及肽疏水性。第二類涉及被認為與最有可能呈現的多肽之間的免疫原性有關的多肽特征。鑒定出兩個特征: (i)突變結合親和力與野生型結合親和力的比值為“親和力”135,136,137; (ii)“異源性”138,139,140,這是通過腫瘤多肽與已知病原多肽的同源性推斷出 TCR 識別的可能性。

    研究詳細可查閱:

    https://doi.org/10.1016/j.iotech.2021.100052


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    此文關鍵詞: 新抗原預測,新抗原優化,新抗原篩選  

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