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在線講座:AI驅(qū)動的基于質(zhì)譜的腫瘤新生抗原發(fā)現(xiàn)

瀏覽次數(shù):3021 發(fā)布日期:2022-1-5  來源:本站 本站原創(chuàng),轉(zhuǎn)載請注明出處
主講人:李文婷,高級應(yīng)用工程師
時間:2022年1月7日下午14:30-15:30

腫瘤細胞的遺傳不穩(wěn)定性往往導致大量突變的發(fā)生,其中非同義突變的表達可以生成腫瘤特異性蛋白,這些蛋白即為新生抗原(Neoantigen)。腫瘤新生抗原在正常細胞中不表達,具有高度的免疫原性。新生抗原被內(nèi)源性蛋白酶體(proteasome)降解為8-11個左右氨基酸的短肽,肽段與MHC-I類分子特異性結(jié)合,然后被呈遞至癌細胞表面,被免疫系統(tǒng)T細胞識別,激活T細胞,進而使得癌細胞被效應(yīng)T細胞攻擊和消除。因此,新生抗原可以作為腫瘤免疫治療的靶標,直接用于評估免疫治療的響應(yīng)效果。新生抗原的產(chǎn)生與作用過程我們可以通過以下視頻來了解一下。


(點擊查看完整視頻)

早期的新生抗原鑒定方法主要是基于全外顯子組測序(WES)與RNA-seq結(jié)合,然后根據(jù)參考序列庫預(yù)測出候選肽段,但是測序的方法并不能提供直接證據(jù)來證明預(yù)測的新生抗原是否是真實存在的。高分辨質(zhì)譜分析方法的快速發(fā)展使得HLA特異結(jié)合表位的直接鑒定成為可能;谫|(zhì)譜的新生抗原鑒定不僅可以在一個實驗中鑒定數(shù)千個MHC結(jié)合肽,而且可以同時揭示這些突變肽段的翻譯后修飾等信息。

基于質(zhì)譜的新生抗原鑒定方法雖然靈敏度和分辨率非常高,可以得到全面的譜圖信息,但是難點主要在樣品制備和低豐度多肽譜圖的解析上。在質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析方法的層面上,目前主要方法仍然需要借助基因組、轉(zhuǎn)錄組測序或者二維分離等手段構(gòu)建理論參考譜圖庫,然后借助這些參考庫對新生抗原的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行解析。該方法的局限在于無法發(fā)現(xiàn)譜圖庫中沒有包含的肽段,基因雖有突變但是未表達、表達后發(fā)生修飾、被蛋白酶體剪切等等。

為了深入挖掘新生抗原質(zhì)譜數(shù)據(jù)中的有效譜圖信息并對腫瘤新生抗原預(yù)測,BSI開發(fā)了全新的DeepImmu新生抗原發(fā)現(xiàn)平臺,將深度學習算法整合到數(shù)據(jù)處理中,借助AI技術(shù)解析新生抗原的候選肽段。

豆谷科技將于2022年1月7日下午舉辦腫瘤新生抗原在線免費講座,為大家介紹AI驅(qū)動的基于質(zhì)譜技術(shù)的新生抗原發(fā)現(xiàn)技術(shù),歡迎交流。
 
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參考文獻
1.Yarchoan, M., et al., Targeting neoantigens to augment antitumour immunity. Nat Rev Cancer, 2017. 17(4): p. 209-222.
2.Gopanenko, A.V., E.N. Kosobokova, and V.S. Kosorukov, Main Strategies for the Identification of Neoantigens. Cancers (Basel), 2020. 12(10).
3.Bassani-Sternberg, M., Mass Spectrometry Based Immunopeptidomics for the Discovery of Cancer Neoantigens. Methods Mol Biol, 2018. 1719: p. 209-221.
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