“新抗原预测”的版本间的差异
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<div style="font-size: 0.85em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: normal;">新抗原预测全流程：从肿瘤测序到免疫原性评估</div> | <div style="font-size: 0.85em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: normal;">新抗原预测全流程：从肿瘤测序到免疫原性评估</div> | ||
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'''新抗原预测'''（Neoantigen Prediction）是指利用生物信息学算法和深度学习模型，从肿瘤患者的基因组测序数据中识别并筛选出具有免疫原性的突变肽段的过程。这些肽段由肿瘤特异性突变产生，能与患者自身的 HLA 分子结合并展示在细胞表面，从而被 T 细胞受体（[[TCR]]）识别。 | '''新抗原预测'''（Neoantigen Prediction）是指利用生物信息学算法和深度学习模型，从肿瘤患者的基因组测序数据中识别并筛选出具有免疫原性的突变肽段的过程。这些肽段由肿瘤特异性突变产生，能与患者自身的 HLA 分子结合并展示在细胞表面，从而被 T 细胞受体（[[TCR]]）识别。 | ||
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在 2025 年的精准免疫治疗中，由于肿瘤突变产生的潜在肽段数量庞大，但其中仅有不足 1% 能真正诱导免疫应答，因此预测的准确性直接决定了 **[[TIL疗法]]** 的成功率和个体化疫苗的效力。 | 在 2025 年的精准免疫治疗中，由于肿瘤突变产生的潜在肽段数量庞大，但其中仅有不足 1% 能真正诱导免疫应答，因此预测的准确性直接决定了 **[[TIL疗法]]** 的成功率和个体化疫苗的效力。 | ||
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# **免疫原性评分**：评估 $TCR$ 对 pMHC 复合体的识别潜能及自耐受风险。 | # **免疫原性评分**：评估 $TCR$ 对 pMHC 复合体的识别潜能及自耐受风险。 | ||
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| + | * [1] Schumacher TN, Schreiber RD. Neoantigens in cancer immunotherapy. Science. 2015;348(6230):69-74. (新抗原预测与识别的基础理论) | ||
| + | * [2] Ott PA, et al. An immunogenic personal neoantigen vaccine for patients with melanoma. Nature. 2017;547(7662):217-221. (个体化新抗原预测的临床成功范例) | ||
| + | * [3] Yadav M, et al. Predicting immunogenic tumour mutations by combining mass spectrometry and exome sequencing. Nature. 2014;515(7528):572-576. (质谱技术对预测算法的验证) | ||
| + | * [4] Bulik-Sullivan B, et al. Deep learning using tumor HLA peptide mass spectrometry data improves neoantigen identification. Nature Biotechnology. 2018. (深度学习在预测中的应用) | ||
| + | * [5] NCCN Guidelines Version 1.2025: Biomarker Testing for Cancer Immunotherapy. | ||
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2025年12月25日 (四) 08:39的版本
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新抗原预测全流程：从肿瘤测序到免疫原性评估
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| 全称 | Neoantigen In Silico Prediction |
|---|---|
| 核心输入 | WES (全外显子) + RNA-seq |
| 关键参数 | 结合亲和力 ($IC_{50}$), 呈递稳定性 |
| 算法核心 | 深度学习 (CNN/RNN), 神经网络 |
| 临床目标 | 个体化肿瘤疫苗、TCR 筛选 |
新抗原预测（Neoantigen Prediction）是指利用生物信息学算法和深度学习模型，从肿瘤患者的基因组测序数据中识别并筛选出具有免疫原性的突变肽段的过程。这些肽段由肿瘤特异性突变产生，能与患者自身的 HLA 分子结合并展示在细胞表面，从而被 T 细胞受体（TCR）识别。
在 2025 年的精准免疫治疗中，由于肿瘤突变产生的潜在肽段数量庞大，但其中仅有不足 1% 能真正诱导免疫应答，因此预测的准确性直接决定了 **TIL疗法** 的成功率和个体化疫苗的效力。
预测流水线与核心算法
一个标准的新抗原预测流程通常包含以下五个关键步骤：
- **突变检测**：对比肿瘤与正常组织的 WES 数据，识别单核苷酸变异（SNV）及移码突变（Indel）。
- **HLA 分型**：基于测序数据推断患者的 **HLA分型** 基因。
- **肽段-MHC 结合预测**：利用如 **NetMHCpan** 等工具预测肽段与 MHC 结合的亲和力（通常以 $IC_{50} < 500\,nM$ 为初筛标准）。
- **表达量验证**：利用 RNA-seq 数据验证该突变基因是否在肿瘤中真实转录。
- **免疫原性评分**：评估 $TCR$ 对 pMHC 复合体的识别潜能及自耐受风险。
预测维度与技术评估 (2025 修订版)
| 评估指标 | 临床表现与算法特征 |
|---|---|
| **结合亲和力 (Binding)** | 预测肽段锚定在 MHC 结合槽的能力。目前 **NetMHCpan 4.1** 是国际公认的基准，通过集成质谱（Mass Spec）数据显著降低了假阳性率。 |
| **呈递丰度 (MAPPs)** | 评估突变肽段在细胞表面的实际展示密度。新一代算法开始整合 **新抗原呈递** 中的抗原加工动力学参数，以提高预测的真实性。 |
| **克隆性分析 (Clonality)** | 区分“主干突变”与“分支突变”。预测策略倾向于优先选择主干新抗原，以防止由于肿瘤异质性导致的 **免疫逃逸**。 |
全外显子组突变呼叫 (WES) → HLA 亲和力与表达量过滤 → 真新抗原 (True Neoantigen) 鉴定
参考文献 (经真实性校验)
- [1] Schumacher TN, Schreiber RD. Neoantigens in cancer immunotherapy. Science. 2015;348(6230):69-74. (新抗原预测与识别的基础理论)
- [2] Ott PA, et al. An immunogenic personal neoantigen vaccine for patients with melanoma. Nature. 2017;547(7662):217-221. (个体化新抗原预测的临床成功范例)
- [3] Yadav M, et al. Predicting immunogenic tumour mutations by combining mass spectrometry and exome sequencing. Nature. 2014;515(7528):572-576. (质谱技术对预测算法的验证)
- [4] Bulik-Sullivan B, et al. Deep learning using tumor HLA peptide mass spectrometry data improves neoantigen identification. Nature Biotechnology. 2018. (深度学习在预测中的应用)
- [5] NCCN Guidelines Version 1.2025: Biomarker Testing for Cancer Immunotherapy.