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基于TimsTOF質譜優(yōu)化腫瘤新生抗原的鑒定與篩選詳解

瀏覽次數(shù):1079 發(fā)布日期:2024-2-23  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
T細胞對人白細胞抗原(HLA)呈遞多肽的識別在惡性疾病的免疫監(jiān)測中起著關鍵作用1,2。各種基于T細胞的免疫治療方法旨在利用特異的腫瘤抗原誘導抗腫瘤T細胞反應達到殺死惡性細胞的治療作用3-6。因此,篩選腫瘤細胞表面呈遞的、自然的、高頻率的、腫瘤特異性的抗原靶點,并被免疫系統(tǒng)識別,是免疫治療方法成功的關鍵。對于腫瘤細胞表面呈遞的,但并非由腫瘤特異性突變產(chǎn)生的抗原表位,了解良性組織細胞表面呈遞的相應肽段至關重要7,8。然而,這種良性組織來源的HLA配體的參考數(shù)據(jù)庫仍然有限;谫|譜(MS)的免疫肽組學是鑒定和表征細胞表面天然存在的HLA I類和HLA II類限制性多肽的最直接最有效的方法。

2023年11月,來自德國圖賓根大學醫(yī)學院的Juliane S. Walz教授團隊在Nature Communication上發(fā)表了關于腫瘤新生抗原鑒定的最新研究“TOFIMS mass spectrometry-based immunopeptidomics refines tumor antigen identification”。本研究基于TimsTOF質譜平臺,實現(xiàn)了HLA呈遞多肽的高速靈敏檢測。從94個實體組織和PBMC的原發(fā)性良性樣本中,鑒定出了大量新的HLA相關肽段數(shù)據(jù),能夠擴展>150000 條HLA呈遞肽的良性參考免疫肽組數(shù)據(jù)庫,優(yōu)化已發(fā)表的TAAs列表,以及高頻出現(xiàn)的自身抗原的鑒定。質譜原始數(shù)據(jù)使用PEAKS Xpro完成搜庫分析(劃重點:文末,我們使用文獻原始數(shù)據(jù)進行了PEAKS DeepNovo Peptidome workflow的分析結果對比)。

首先通過控制變量法,優(yōu)化了基于TimsTOF液質聯(lián)用平臺的液相色譜流動相配比、流出梯度時長質譜采集參數(shù),使用最優(yōu)條件下的參數(shù)組合進行后續(xù)臨床樣本的分析。并且比較了TimsTOFOrbitrap Fusion LumosHLA I型和II型肽段的檢出性能,發(fā)現(xiàn)TimsTOF能鑒定出更多獨有的HLA肽段(圖1)。

圖1 TimsTOF平臺不同實驗參數(shù)及與Orbitrap結果對比

 

 

分別收集28種不同的實體器官組織和PBMC的良性樣本用于大規(guī)模良性參考免疫肽組分析(HLA class I n=92,HLA class II n=94),且99%的捐獻者至少表達一種HLA分型,最終全部樣本共同鑒定到137463條HLA I型配體175469條HLA II型呈遞多肽,且統(tǒng)一個體的不同組織之間具有明顯的異質性(圖2)。

圖2 94例良性樣本的免疫肽組鑒定
 

IEDB數(shù)據(jù)庫和已發(fā)表的Orbitrap最新鑒定的良性組織免疫肽數(shù)據(jù)(n=297)相比,本研究分別有46% HLA class I54% HLA class II多肽未曾被報道,且這些多肽具有更強的疏水性,而氨基酸組成和生物學相關性與已發(fā)表的HLA呈遞多肽并無明顯差別(圖3)。

  圖3 BenignIMS與已發(fā)表免疫肽組數(shù)據(jù)比較
 
BenignIMS鑒定結果中,平均有40%的肽段可以將已發(fā)表的卵巢癌、慢性淋巴細胞白血病和慢性髓性白血病的惡性疾病TAAs剔除(圖4a)。然后,為了基于TOFIMS平臺鑒定未發(fā)表的新的TAAs,進行了原發(fā)性惡性腫瘤樣本的TOFIMS免疫肽組與BenignIMS、已發(fā)表良性數(shù)據(jù)集的比較分析(n=2, RCC, HNSCC)。結果顯示,RCC樣本鑒定到的所有肽段中,有30%的HLA class I和33%的HLA class II是腫瘤組織特異的,并且其中分別有77%和72%的多肽是僅通過TOFIMS鑒定到的(圖4 c-d),HNSCC結果一致。

圖4 RCCHNSCC比較分析
 

最后,為了驗證BenignIMS數(shù)據(jù)集對于TAAs篩選的應用示例,分析了22例原發(fā)性CLL樣本HLA免疫多肽組。所有樣本共同鑒定到121871條HLA class I多肽和86785條HLA class II多肽,通過與已發(fā)表的良性數(shù)據(jù)集比對,保留了68% HLA class I(83074)和72% HLA class II (62224)惡性CLL特異的TAAs。進一步與本研究前述的BenignIMS數(shù)據(jù)集比對,又篩選出來良性組織涵蓋的46% HLA class I(55812)68% HLA class II(49147)多肽,因此,BenignIMS數(shù)據(jù)集,又分別額外注釋了27262和13077條HLA class IHLA class II良性肽段(圖5e-f)。并且,在本研究篩選的CLL特異的、高度可能被用作免疫治療抗原靶點的TAAs中,有98%是先前未曾報道過的。最后,作者還進行了由腫瘤特異性突變導致的自然表達的新生抗原表位的篩選,以全外顯子測序數(shù)據(jù)作為參考數(shù)據(jù)庫,結果鑒定到了其他已發(fā)表的數(shù)據(jù)從未報道過的兩條突變抗原表位:(LPADVTEDEF SFPQ_HUMAN304-313 I308VVYPLAFVLI MD13L_HUMAN279-287 S282L) ,并通過肽段的同位素合成進行了驗證(圖5 g-h)。

圖5 與已發(fā)表數(shù)據(jù)集鑒定結果對比
 

文獻小結
本研究提供了一種新的基于TimsTOF的免疫肽組學良性參考庫研究方法,可以高度敏感地識別HLA呈遞的多肽,從而改進腫瘤抗原的發(fā)現(xiàn)與篩選。此外,本研究的局限性包括缺乏樣品特異性測序,以及無法區(qū)分亮氨酸和異亮氨酸異構體。
 
劃重點!!

PEAKS 11中,已加入針對免疫肽組學數(shù)據(jù)分析專門的工作流——DeepNovo Peptidome workflow,其中應用的深度學習算法經(jīng)過大量已發(fā)表的質譜數(shù)據(jù)訓練,極大地擴展了免疫肽組學數(shù)據(jù)挖掘的深度。我們下載了文獻中的良性組織原始數(shù)據(jù),在PEAKS 11軟件中進行了重新分析,結果顯示,DeepNovo Peptidome workflow可以比傳統(tǒng)的搜庫法多鑒定30%的多肽,且經(jīng)過HLA Ligand Atlas9良性數(shù)據(jù)庫檢索,UDN12良性組織多鑒定的肽段很大部分是屬于natural HLA ligands,在CLL05的惡性樣本中,也鑒定到了少量良性ligands,這些均可以作為TAAs篩選的排除參考。

 
  • 良性淋巴組織


  • 慢性淋巴細胞白血病樣本

 


 
 
參考文獻
 

1.Ryschich, E. et al. Control of T-cell-mediated immune response by HLA class I in human pancreatic carcinoma. Clin. Cancer Res. 11, 498–504 (2005).

2.Gao, Q. et al. Driver Fusions and Their Implications in the Development and Treatment of Human Cancers. Cell Rep. 23, 227–238 e223 (2018).

3.Loffler, M. W. et al. Personalized peptide vaccine-induced immune response associated with long-term survival of a metastatic cholangiocarcinoma patient. J. Hepatol. 65, 849–855 (2016).

4.Ott, P. A. et al. An immunogenic personal neoantigen vaccine for patients with melanoma. Nature 547, 217–221 (2017).

5.Sahin, U. et al. Personalized RNA mutanome vaccines mobilize polyspecific therapeutic immunity against cancer. Nature 547, 222–226 (2017).

6.Wick, W. et al. GAPVAC-101: First-in-human trial of a highly personalized peptide vaccination approach for patients with newly diagnosed glioblastoma. J. Clin. Oncol. 36, 2000–2000 (2018).

7.Marcu, A. et al. HLA Ligand Atlas: a benign reference of HLApresented peptides to improve T-cell-based cancer immunotherapy. J. Immunother. Cancer 9, e002071 (2021).

8.Caron, E., Aebersold, R., Banaei-Esfahani, A., Chong, C. & BassaniSternberg, M. A Case for a Human Immuno-Peptidome Project Consortium. Immunity 47, 203–208 (2017).

9.https://hla-ligand-atlas.org/welcome

 

 


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