免疫肽组学
免疫肽组学（Immunopeptidomics）系利用高分辨质谱（LC-MS/MS）技术，大规模鉴定细胞表面抗原肽-MHC复合物（pMHC）中内源性配体的一门组学学科。该技术直接捕捉组织原位真实提呈的“配体组”（Ligandomics），打破了传统生物信息学算法在新抗原预测中的假阳性局限。作为精准免疫治疗的底层驱动技术，免疫肽组学在TCR-T靶点发现、个体化癌症疫苗设计及免疫检查点疗效评估中具有不可替代的临床价值。
技术路径与实验逻辑
免疫肽组学通过物理手段直接获取细胞表面的抗原“真实快照”，其核心流程严密遵循以下环节：
- 样本制备与 HLA 富集： 利用针对 HLA 分子（如 W6/32 核心克隆）的特异性抗体，从组织裂解液中免疫亲和纯化 pMHC 复合物。
- 肽段洗脱与分离： 在酸性条件下将抗原肽从 MHC 分子结合槽中洗脱，并利用纳米级液相色谱（Nano-LC）进行组分分离。
- 质谱鉴定与序列比对： 通过串联质谱捕获肽段电荷比与碎片信息，结合个体化的转录组数据（Proteogenomics）实现对新抗原、翻译后修饰抗原的精确鉴定。
临床应用视角：算法预测与质谱鉴定的互补
1. 攻克新抗原预测的“瓶颈”
常规算法（如 NetMHCpan）虽可预判肽段与 MHC 的亲和力，但无法模拟胞内加工与转运的复杂动力学。免疫肽组学提供了真实的物理验证：
- 剔除无效靶点： 证实仅有不足 10% 的高亲和力预测肽能真正被提呈于细胞表面。
- 发现隐匿靶点： 识别非经典翻译区（Non-canonical regions）及剪接变异产生的抗原，拓展了细胞治疗的靶点空间。
2. 两种分析维度的效能对照
| 评估维度 | In silico 算法预测 | 免疫肽组学鉴定 |
|---|---|---|
| 数据真实度 | 推测性（高假阳性） | 物理真实（直接证据） |
| 覆盖范围 | 限于已知蛋白编码区 | 涵盖非翻译区与异常拼接 |
全息数字化在免疫肽组学中的演进
现阶段辅助决策系统已实现对免疫肽组大数据的深度挖掘，旨在：
参考文献
[1] Purcell A W, et al. (2019). Quantitative immunopeptidomics reveals a enriched HLA ligand landscape on cancer cells. Nature Protocols.
[学术点评]：该文献详尽规范了免疫肽组学的标准实验流程，系该领域的方法论金标准。
[2] Bassani-Sternberg M, et al. (2016). Direct identification of clinically relevant neoepitopes presented on native human melanoma tissue by mass spectrometry. Nature Communications.
[学术点评]：首次实现在黑色素瘤临床样本中直接鉴定新抗原，奠定了质谱技术在临床转化的基石。
[3] Kalaora S, et al. (2021). Identification of bacteria-derived HLA-bound peptides in melanoma. Nature.
[学术点评]：创新性地通过肽组学发现肿瘤内微生物来源的 HLA 配体，极大拓展了肿瘤抗原的来源认知。
[4] Schuster H, et al. (2018). The immunopeptidomic landscape of ovarian carcinomas. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
[学术点评]：详述了卵巢癌的免疫肽图谱，为针对该癌种的靶向 T 细胞疗法提供了关键数据库支撑。