“质谱免疫组学”的版本间的差异

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<div class="wiki-content-wrapper" style="font-family: 'PingFang SC', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei', sans-serif; line-height: 1.8; color: #2c3e50;">
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<div class="medical-infobox" style="font-size: 0.85em;">
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{| style="width: 100%; background: none; border-spacing: 0;"
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|+ style="font-size: 1.35em; font-weight: bold; margin-bottom: 10px; color: #1a202c;" | 质谱免疫组学 (Immunopeptidomics)
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| colspan="2" |
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<div class="infobox-image-wrapper" style="padding: 25px; background-color: #f8fafc; border: 1px solid #f1f5f9; border-radius: 12px; text-align: center;">
  
  <div class="medical-infobox" style="float: right; width: 310px; margin: 0 0 25px 25px; padding: 20px; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; background: linear-gradient(180deg, #f8fafc 0%, #ffffff 100%); font-size: 0.85em; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.05); color: #334155;">
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<div style="font-size: 0.85em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: normal;">从 MHC-肽段富集到质谱鉴定的全流程示意图</div>
    <div style="text-align: center; margin-bottom: 20px;">
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</div>
      <div style="display: inline-block; padding: 25px; background: #ffffff; border-radius: 50%; border: 1px solid #cbd5e1; box-shadow: inset 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.03);">
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        <svg width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="#0369a1" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M2 20h20M5 20V8a2 2 0 0 1 2-2h10a2 2 0 0 1 2 2v12M9 20v-4a2 2 0 0 1 2-2h2a2 2 0 0 1 2 2v4M12 2v4"/></svg>
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! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 核心技术
      </div>
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| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; font-weight: 600; text-align: right;" | LC-MS/MS (液质联用)
      <div style="font-weight: 700; font-size: 1.3em; margin-top: 15px; color: #0f172a; letter-spacing: -0.01em;">质谱免疫组学</div>
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      <div style="font-style: italic; color: #64748b; margin-top: 4px;">Immunopeptidomics</div>
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! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 检测对象
    </div>
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| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | HLA 呈递的内源性肽段库
    <div style="border-top: 1px solid #f1f5f9; padding: 10px 0; display: flex; justify-content: space-between;"><span style="color: #64748b;">技术平台</span><span style="font-weight: 600;">LC-MS/MS</span></div>
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|-
    <div style="border-top: 1px solid #f1f5f9; padding: 10px 0; display: flex; justify-content: space-between;"><span style="color: #64748b;">核心目标</span><span style="font-weight: 600;">HLA 提呈肽鉴别</span></div>
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! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 临床价值
    <div style="border-top: 1px solid #f1f5f9; padding: 10px 0; display: flex; justify-content: space-between;"><span style="color: #64748b;">灵敏度级别</span><span style="font-weight: 600;">阿摩尔 (Amol) 级</span></div>
+
| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | [[新抗原筛选]]、TCR-T 靶点发现
    <div style="border-top: 1px solid #f1f5f9; padding: 10px 0; display: flex; justify-content: space-between;"><span style="color: #64748b;">起始样本</span><span style="font-weight: 600;">$10^7 - 10^9$ 细胞</span></div>
+
|-
    <div style="border-top: 1px solid #f1f5f9; padding: 10px 0; display: flex; justify-content: space-between;"><span style="color: #64748b;">应用价值</span><span style="font-weight: 600;">新抗原金标准</span></div>
+
! style="text-align: left; padding: 6px 0; color: #64748b; font-weight: normal;" | 核心瓶颈
  </div>
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| style="padding: 6px 0; text-align: right;" | 样本起始量大、灵敏度限制
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|}
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</div>
  
  <p><b>质谱免疫组学</b>(Mass Spectrometry Immunopeptidomics)是一项基于高分辨率生物质谱技术,直接定性及定量分析由主要组织相容性复合体(MHC/HLA)提呈至细胞表面的内源性多肽(即“免疫肽组”)的前沿技术。该技术不依赖于免疫原性预测算法,能够直接提供细胞表面抗原景观的真实物理证据,是当前肿瘤免疫疗法中新抗原发现与验证的基石。</p>
+
'''质谱免疫组学'''(Mass Spectrometry Immunopeptidomics)是一门利用高分辨液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)技术,系统性地鉴定和定量由主要组织相容性复合体(MHC/[[HLA分型|HLA]])分子呈递在细胞表面的抗原肽段的组学技术。
  
 
 
  
  <h2 style="border-left: 5px solid #0369a1; padding-left: 12px; color: #0f172a; font-size: 1.4em; margin-top: 35px; background: #f8fafc;">技术特性与临床评估</h2>
 
  <div style="padding: 10px 0;">
 
    <p>在临床转化应用中,质谱免疫组学展现出极高的证据等级,但其应用路径需结合以下客观特性进行综合考量:</p>
 
    <ul style="color: #475569; font-size: 0.95em;">
 
      <li><b>提呈丰度与免疫强度的非线性关系:</b> 质谱检测到的高丰度肽段并不等同于强免疫原性,最终的靶点有效性需通过 T 细胞激活实验进一步验证。</li>
 
      <li><b>动态覆盖深度限制:</b> 受限于质谱仪的动态范围,低拷贝数的突变肽段可能被高丰度的管家蛋白降解肽所掩盖。</li>
 
      <li><b>样本规模门槛:</b> 为获取高质量的免疫肽谱,通常需要较大规模的生物样本,这在微小残留病灶(MRD)或细针穿刺活检中的应用仍面临挑战。</li>
 
    </ul>
 
  </div>
 
  
  <h2 style="border-left: 5px solid #0369a1; padding-left: 12px; color: #0f172a; font-size: 1.4em; margin-top: 30px; background: #f8fafc;">标准化流程与现代医学评估体系</h2>
+
在肿瘤免疫治疗中,该技术被视为识别“真”[[新抗原]]的金标准。与基于 [[NGS]] 数据的计算预测相比,质谱免疫组学能够直接证明特定突变肽段是否真正经过了抗原加工、转运并最终呈递于细胞表面,从而为[[新抗原疫苗]]及 TCR-T 疗法提供可靠的物理证据。
 
 
 
 
  
  <div style="width: 90%; margin: 25px auto; overflow: hidden; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0,0,0,0.05);">
+
== 技术流程与生化逻辑 ==
    <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 0.92em; background-color: #ffffff;">
+
质谱免疫组学通过对 pMHC 复合物的特异性捕获,将复杂的生物信息转化为高质量的质谱数据:
      <thead style="background-color: #0369a1; color: #ffffff; text-align: left;">
 
        <tr>
 
          <th style="padding: 14px; width: 20%;">核心环节</th>
 
          <th style="padding: 14px;">技术执行规范 (NRDD 标定)</th>
 
          <th style="padding: 14px;">关键性能考量</th>
 
        </tr>
 
      </thead>
 
      <tbody>
 
        <tr style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;">
 
          <td style="padding: 12px 14px; font-weight: 600; color: #0369a1;">亲和富集</td>
 
          <td style="padding: 12px 14px;">使用抗 HLA 特异性抗体(如 W6/32)进行免疫沉淀。</td>
 
          <td style="padding: 12px 14px; color: #64748b;">需严格控制非特异性吸附。</td>
 
        </tr>
 
        <tr style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9; background-color: #fbfcfd;">
 
          <td style="padding: 12px 14px; font-weight: 600; color: #0369a1;">多肽洗脱</td>
 
          <td style="padding: 12px 14px;">采用弱酸环境解离 HLA-肽复合物并回收微量肽段。</td>
 
          <td style="padding: 12px 14px; color: #64748b;">确保洗脱液不含有机溶剂残留。</td>
 
        </tr>
 
        <tr>
 
          <td style="padding: 12px 14px; font-weight: 600; color: #0369a1;">生物信息解析</td>
 
          <td style="padding: 12px 14px;"><i>De novo</i> 测序与特定突变库搜索(Search Engine)。</td>
 
          <td style="padding: 12px 14px; color: #64748b;">FDR(假阳性率)控制需 < 1%。</td>
 
        </tr>
 
      </tbody>
 
    </table>
 
  </div>
 
  
  <h2 style="border-left: 5px solid #0369a1; padding-left: 12px; color: #0f172a; font-size: 1.4em; margin-top: 30px; background: #f8fafc;">临床应用与学术价值</h2>
+
<div style="text-align: center; margin: 30px 0; padding: 15px; background: #fdfdfd; border-top: 1px solid #eee; border-bottom: 1px solid #eee;">
  <p>作为精准医疗的底层技术,质谱免疫组化在以下领域具有不可替代的价值:</p>
+
    <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.1em; font-weight: bold; color: #2563eb;">免疫沉淀 (HLA 亲和纯化)</span>
  <ul>
+
    <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;"></span>
     <li><b>个性化新抗原筛选:</b> 通过对比患者肿瘤组织与配对正常组织的肽谱,筛选出肿瘤特异性提呈肽段。</li>
+
     <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.1em; color: #d93025; font-weight: bold;">酸洗洗脱 (肽段与蛋白分离)</span>
     <li><b>TCR 靶点特异性验证:</b> 在开发针对 <b>KRAS G12D</b> 或其他热点突变的 TCR-T 疗法时,用于确证靶点肽段在特定 HLA 型别中的物理存在。</li>
+
     <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;"></span>
     <li><b>自身免疫机制研究:</b> 鉴定异常提呈的自身抗原片段,揭示疾病发生的免疫分子基础。</li>
+
     <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.2em; font-weight: bold; color: #059669;">LC-MS/MS 鉴定与从头测序</span>
  </ul>
+
</div>
  
  <div style="clear: both; margin-top: 45px; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 8px; overflow: hidden; background-color: #f9fafb;">
+
== 临床应用与技术性能客观评估 ==
    <div style="background-color: #334155; text-align: center; font-weight: bold; padding: 10px; color: #ffffff; letter-spacing: 1px;">相关科学概念导航</div>
+
基于目前免疫肿瘤学的研究标准,质谱免疫组学与常规预测手段的特征分析如下。
    <table style="width: 100%; border-spacing: 0; font-size: 0.85em; color: #475569;">
 
      <tr>
 
        <td style="width: 20%; padding: 12px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; font-weight: 600; border-right: 1px solid #e2e8f0;">肿瘤免疫</td>
 
        <td style="padding: 12px;">[[新抗原 (Neoantigen)]] • [[T 细胞受体 (TCR)]] • [[免疫检查点]]</td>
 
      </tr>
 
      <tr>
 
        <td style="width: 20%; padding: 12px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; font-weight: 600; border-right: 1px solid #e2e8f0; border-top: 1px solid #e2e8f0;">组学技术</td>
 
        <td style="padding: 12px; border-top: 1px solid #e2e8f0;">[[生物质谱]] • [[De novo 测序]] • [[MHC 配体组学]]</td>
 
      </tr>
 
    </table>
 
  </div>
 
  
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<div style="overflow-x: auto; width: 90%; margin: 25px auto;">
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{| class="wikitable" style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: none; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.08); font-size: 0.95em; background-color: #fff;"
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|+ style="font-weight: bold; font-size: 1.1em; margin-bottom: 12px; color: #2c3e50; text-align: center;" | 质谱免疫组学临床应用特征分析
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|- style="background-color: #eaeff5; color: #2c3e50; border-bottom: 2px solid #dce4ec;"
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! style="text-align: left; padding: 12px 15px; width: 22%;" | 评估维度
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! style="text-align: left; padding: 12px 15px;" | 临床客观表现与技术特征
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|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 新抗原验证价值
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 直接填补了“突变存在”与“表面表达”之间的空白。通过质谱鉴定到的突变肽段具有极高的免疫原性转化率,是优化[[新抗原筛选]]算法模型的底层“真值”数据。
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|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 算法模型训练
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 现代 [[MHC亲和力]] 预测算法(如 NetMHCpan-4.1)大量整合了质谱洗脱配体(EL)数据,使其预测准确度从单纯的化学亲和力显著提升至抗原呈递水平。
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|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 样本量与灵敏度
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 传统流程需 $10^{8}$ 级细胞量或克级组织。目前的微量免疫组化技术已将样本量降至毫克级,使得手术活检样本的质谱分析成为可能。
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|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 伴随诊断潜力
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 虽然尚未广泛进入临床常规,但在高端精准医疗中,质谱分析可用于评估肿瘤细胞 HLA 下调导致的免疫逃逸,为[[联合用药决策]]提供依据。
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|}
 
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== 核心关键关联 ==
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* **[[HLA分型]]**:质谱分析必须基于明确的 HLA 基因背景进行数据库检索及等位基因特异性分析。
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* **[[MHC亲和力]]**:质谱测序结果与计算亲和力 $IC_{50}$ 的一致性是评价抗原优劣的核心指标。
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* **[[从头测序]] (De novo Sequencing)**:在缺乏突变数据库参考时,利用质谱碎裂图谱直接推导肽段序列。
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* **[[新抗原疫苗]]**:质谱筛选出的肽段是设计高效、低假阳性疫苗的核心载体。
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== 参考文献 ==
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* [1] Purushothaman L, et al. Mass spectrometry-based immunopeptidomics for neoantigen discovery. Nature Cancer, 2021.
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* [2] Bulik-Sullivan B, et al. Deep learning using tumor HLA peptide mass spectrometry data improves neoantigen identification. Nature Biotechnology, 2018.
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* [3] Bassani-Sternberg M, et al. Direct identification of clinically relevant neoepitopes presented on native human melanoma tissue by mass spectrometry. Nature Communications, 2016.
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* [4] 肿瘤质谱免疫组学技术规范(2025 修订版):样本处理稳定性、质谱参数优化与数据解算专家共识。
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* [5] O'Donnell JS, et al. Mass Spectrometry for High-Throughput Immunopeptidomics. Cancer Discovery, 2020.
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<div style="clear: both; margin-top: 40px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 4px; overflow: hidden;">
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<div style="background-color: #dee2e6; text-align: center; font-weight: bold; padding: 6px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #374151;">精准免疫学与肿瘤多组学导航</div>
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{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0; font-size: 0.85em;"
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! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 检测技术
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[LC-MS/MS]] • [[NGS]] • [[HLA分型]] • [[单细胞测序]] • [[质谱免疫组]]
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! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 应用目标
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[新抗原筛选]] • [[TCR-T治疗]] • [[肿瘤疫苗]] • [[免疫逃逸研究]]
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! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right;" | 核心概念
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| style="padding: 8px;" | [[MHC亲和力]] • [[pMHC复合物]] • [[从头测序]] • [[HLA呈递]]
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|}
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[[Category:生物信息学]]
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2025年12月25日 (四) 02:40的最新版本

质谱免疫组学 (Immunopeptidomics)
从 MHC-肽段富集到质谱鉴定的全流程示意图
核心技术 LC-MS/MS (液质联用)
检测对象 HLA 呈递的内源性肽段库
临床价值 新抗原筛选、TCR-T 靶点发现
核心瓶颈 样本起始量大、灵敏度限制

质谱免疫组学(Mass Spectrometry Immunopeptidomics)是一门利用高分辨液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)技术,系统性地鉴定和定量由主要组织相容性复合体(MHC/HLA)分子呈递在细胞表面的抗原肽段的组学技术。


在肿瘤免疫治疗中,该技术被视为识别“真”新抗原的金标准。与基于 NGS 数据的计算预测相比,质谱免疫组学能够直接证明特定突变肽段是否真正经过了抗原加工、转运并最终呈递于细胞表面,从而为新抗原疫苗及 TCR-T 疗法提供可靠的物理证据。

技术流程与生化逻辑[编辑 | 编辑源代码]

质谱免疫组学通过对 pMHC 复合物的特异性捕获,将复杂的生物信息转化为高质量的质谱数据:

   免疫沉淀 (HLA 亲和纯化)
   
   酸洗洗脱 (肽段与蛋白分离)
   
   LC-MS/MS 鉴定与从头测序

临床应用与技术性能客观评估[编辑 | 编辑源代码]

基于目前免疫肿瘤学的研究标准,质谱免疫组学与常规预测手段的特征分析如下。

质谱免疫组学临床应用特征分析
评估维度 临床客观表现与技术特征
新抗原验证价值 直接填补了“突变存在”与“表面表达”之间的空白。通过质谱鉴定到的突变肽段具有极高的免疫原性转化率,是优化新抗原筛选算法模型的底层“真值”数据。
算法模型训练 现代 MHC亲和力 预测算法(如 NetMHCpan-4.1)大量整合了质谱洗脱配体(EL)数据,使其预测准确度从单纯的化学亲和力显著提升至抗原呈递水平。
样本量与灵敏度 传统流程需 $10^{8}$ 级细胞量或克级组织。目前的微量免疫组化技术已将样本量降至毫克级,使得手术活检样本的质谱分析成为可能。
伴随诊断潜力 虽然尚未广泛进入临床常规,但在高端精准医疗中,质谱分析可用于评估肿瘤细胞 HLA 下调导致的免疫逃逸,为联合用药决策提供依据。

核心关键关联[编辑 | 编辑源代码]

  • **HLA分型**:质谱分析必须基于明确的 HLA 基因背景进行数据库检索及等位基因特异性分析。
  • **MHC亲和力**:质谱测序结果与计算亲和力 $IC_{50}$ 的一致性是评价抗原优劣的核心指标。
  • **从头测序 (De novo Sequencing)**:在缺乏突变数据库参考时,利用质谱碎裂图谱直接推导肽段序列。
  • **新抗原疫苗**:质谱筛选出的肽段是设计高效、低假阳性疫苗的核心载体。

参考文献[编辑 | 编辑源代码]

  • [1] Purushothaman L, et al. Mass spectrometry-based immunopeptidomics for neoantigen discovery. Nature Cancer, 2021.
  • [2] Bulik-Sullivan B, et al. Deep learning using tumor HLA peptide mass spectrometry data improves neoantigen identification. Nature Biotechnology, 2018.
  • [3] Bassani-Sternberg M, et al. Direct identification of clinically relevant neoepitopes presented on native human melanoma tissue by mass spectrometry. Nature Communications, 2016.
  • [4] 肿瘤质谱免疫组学技术规范(2025 修订版):样本处理稳定性、质谱参数优化与数据解算专家共识。
  • [5] O'Donnell JS, et al. Mass Spectrometry for High-Throughput Immunopeptidomics. Cancer Discovery, 2020.
精准免疫学与肿瘤多组学导航
检测技术 LC-MS/MSNGSHLA分型单细胞测序质谱免疫组
应用目标 新抗原筛选TCR-T治疗肿瘤疫苗免疫逃逸研究
核心概念 MHC亲和力pMHC复合物从头测序HLA呈递