“MHC亲和力”的版本间的差异

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|+ style="font-size: 1.35em; font-weight: bold; margin-bottom: 10px; color: #1a202c;" | MHC亲和力 (MHC Affinity)
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|+ style="font-size: 1.3em; font-weight: bold; padding: 15px 10px 5px 10px; color: #1a202c; text-align: center;" | MHC 亲和力<br><span style="font-size: 0.8em; color: #64748b; font-weight: normal;">(MHC Affinity)</span>
 
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<div style="font-size: 0.85em; color: #94a3b8; margin-top: 10px; font-weight: normal;">肽段-MHC (pMHC) 复合体结合动力学示意图</div>
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    <div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 12px; font-weight: normal; line-height: 1.4;">肽段-MHC (pMHC)<br>复合体结合动力学示意图</div>
 
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! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 核心定义
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! style="text-align: left; padding: 10px 0 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 核心定义
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| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; font-weight: 600; text-align: right;" | 抗原肽与MHC分子槽口的结合强度
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| style="padding: 10px 15px 10px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; font-weight: 600; text-align: right;" | 抗原肽与MHC结合强度
 
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! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 量化指标
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! style="text-align: left; padding: 10px 0 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 量化指标
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| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | $IC_{50}$ (nM), %Rank
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| style="padding: 10px 15px 10px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | IC<sub>50</sub> (nM), %Rank
 
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! style="text-align: left; padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 判定阈值
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! style="text-align: left; padding: 10px 0 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: normal;" | 判定阈值
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| style="padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | 强结合 < 50nM; 弱结合 < 500nM
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| style="padding: 10px 15px 10px 0; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: right;" | 强结合 < 50nM<br>弱结合 < 500nM
 
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! style="text-align: left; padding: 6px 0; color: #64748b; font-weight: normal;" | 临床意义
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| style="padding: 6px 0; text-align: right;" | [[新抗原筛选]]、免疫原性评估
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| style="padding: 10px 15px 15px 0; text-align: right;" | [[新抗原筛选]]<br>免疫原性评估
 
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'''MHC亲和力'''（MHC Binding Affinity）是指抗原短肽与主要组织相容性复合体（MHC，在人类中称为 [[HLA分型|HLA]]）分子表面结合槽口之间的化学结合强度。这种结合是抗原呈递过程中的决定性步骤，直接影响 T 细胞受体（TCR）能否识别并激活免疫应答。
 
'''MHC亲和力'''（MHC Binding Affinity）是指抗原短肽与主要组织相容性复合体（MHC，在人类中称为 [[HLA分型|HLA]]）分子表面结合槽口之间的化学结合强度。这种结合是抗原呈递过程中的决定性步骤，直接影响 T 细胞受体（TCR）能否识别并激活免疫应答。
  
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在免疫学研究中，MHC 亲和力通常以半最大抑制浓度（IC<sub>50</sub>）来量化。IC<sub>50</sub> 值越小，代表亲和力越高。高效的 MHC 结合是[[新抗原疫苗]]和[[细胞治疗]]靶点筛选的首要门槛。
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在免疫学研究中，MHC 亲和力通常以半最大抑制浓度（$IC_{50}$）来量化。$IC_{50}$ 值越小，代表亲和力越高。高效的 MHC 结合是[[新抗原疫苗]]和[[细胞治疗]]靶点筛选的首要门槛，因为只有与 MHC 分子具有足够亲和力的肽段，才能在细胞表面稳定表达并诱导有效的 T 细胞杀伤。
 
  
 
== 生理学基础与量化 ==
 
== 生理学基础与量化 ==
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MHC 分子的结合槽由两个 $\alpha$ 螺旋和一个 $\beta$ 折叠底部组成，肽段通过其“锚定残基”（Anchor Residues）与槽内的特定口袋结合。
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MHC 分子的结合槽由两个 α 螺旋和一个 β 折叠底部组成，肽段通过其“锚定残基”（Anchor Residues）与槽内的特定口袋结合。
  
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* **量化公式**：亲和力通常通过竞争性实验测定，并在计算生物学中利用回归模型进行预测。
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* **量化指标**：亲和力通常通过竞争性实验测定。
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* **%Rank 指标**：由于不同 HLA 亚型的等位基因频率和结合偏好不同，现代算法（如 NetMHCpan）引入了 %Rank 值，即该肽段在大量随机序列中的相对排名。%Rank < 0.5% 通常被视为强结合。
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* **%Rank 指标**：由于不同 HLA 亚型的结合偏好不同，现代算法引入了 %Rank 值。%Rank < 0.5% 通常被视为强结合。
  
 
<div style="text-align: center; margin: 30px 0; padding: 15px; background: #fdfdfd; border-top: 1px solid #eee; border-bottom: 1px solid #eee;">
 
<div style="text-align: center; margin: 30px 0; padding: 15px; background: #fdfdfd; border-top: 1px solid #eee; border-bottom: 1px solid #eee;">
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     <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.1em; font-weight: bold; color: #2563eb;">抗原加工与修剪</span>
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     <span style="font-family: sans-serif; font-size: 1.05em; font-weight: bold; color: #2563eb;">抗原加工与修剪</span>
 
     <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;">→</span>
 
     <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;">→</span>
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     <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.1em; color: #d93025; font-weight: bold;">MHC 亲和力筛选 (pMHC 稳定性)</span>
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     <span style="font-family: sans-serif; font-size: 1.05em; color: #d93025; font-weight: bold;">MHC 亲和力筛选</span>
 
     <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;">→</span>
 
     <span style="margin: 0 15px; color: #94a3b8; font-size: 1.4em;">→</span>
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     <span style="font-family: 'Times New Roman', serif; font-size: 1.2em; font-weight: bold; color: #059669;">TCR 识别与突触形成</span>
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     <span style="font-family: sans-serif; font-size: 1.1em; font-weight: bold; color: #059669;">TCR 识别与激活</span>
 
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== 临床特征客观评估 ==
 
== 临床特征客观评估 ==
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基于目前精准免疫学及生物信息学的标准，MHC 亲和力的技术应用特征分析如下。
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{| class="wikitable" style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: none; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.05); font-size: 0.9em; background-color: #fff;"
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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;"
 
 
|+ style="font-weight: bold; font-size: 1.1em; margin-bottom: 12px; color: #2c3e50; text-align: center;" | MHC 亲和力预测与评估特征分析
 
|+ style="font-weight: bold; font-size: 1.1em; margin-bottom: 12px; color: #2c3e50; text-align: center;" | MHC 亲和力预测与评估特征分析
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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; width: 20%;" | 评估维度
 
! style="text-align: left; padding: 12px 15px;" | 临床客观表现与技术特征
 
! style="text-align: left; padding: 12px 15px;" | 临床客观表现与技术特征
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | I类与II类差异
 
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | MHC-I 主要结合 8-11 氨基酸的长短肽，槽口闭合；MHC-II 结合 13-25 氨基酸的长肽，槽口开放。I 类的预测模型成熟度远高于 II 类。
 
 
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 算法预测能力
 
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 算法预测能力
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 基于神经网络的算法（如 NetMHCpan-4.1）能实现对未知等位基因的跨分型预测。然而，高亲和力并不等同于免疫原性，仅是新抗原成立的必要非充分条件。
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 基于神经网络的算法（如 NetMHCpan-4.1）能实现跨分型预测。高亲和力仅是新抗原成立的必要非充分条件。
 
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 稳定性 (Stability)
 
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 稳定性 (Stability)
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 较之瞬时亲和力，pMHC 复合体在细胞表面的半衰期（Stability）对 T 细胞激活往往更具预测价值。实验测定的解离常数 $k_{off}$ 是评估稳定性的关键。
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | 较之瞬时亲和力，pMHC 复合体在细胞表面的半衰期对 T 细胞激活更具价值。实验测定的解离常数 k<sub>off</sub> 是评估关键。
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; font-weight: 600; color: #546e7a; background-color: #fcfdfe;" | 突变回避与交叉
 
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| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #374151; line-height: 1.6;" | [[肿瘤异质性]]可能导致 MHC 分子表达下调或锚定位点突变，从而产生“免疫逃逸”。评估突变肽段与野生型肽段的亲和力差异（Agretopicity）是新抗原筛选的核心逻辑。
 
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== 技术关联与应用 ==
 
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* **[[新抗原筛选]] (Neoantigen Screening)**：通过预测候选肽段与患者个人 [[HLA分型]] 的亲和力，排除 95% 以上的无效突变。
 
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* **[[HLA分型]] (HLA Typing)**：亲和力预测的精准度高度依赖于 HLA 等位基因的精确识别。
 
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* **[[质谱免疫组]] (Immunopeptidomics)**：通过液相色谱-质谱（LC-MS/MS）直接鉴定洗脱肽段，为亲和力算法提供金标准训练数据。
 
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== 参考文献 ==
 
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* [1] Nielsen M, et al. NetMHCpan-4.0: Improved Prediction of MHC Antigen Presentation by Integrating Binding Affinity and Eluted Ligand 7 Mass Spectrometry Data. The Journal of Immunology, 2017.
 
−
* [2] Sanchez-Trincado JL, et al. Fundamentals and methods for T- and B-cell epitope prediction. Journal of Immunology Research, 2017.
 
−
* [3] Jurtz V, et al. NetMHCpan-4.0: Improved Prediction of MHC Antigen Presentation using Mass Spectrometry Data. Journal of Immunology, 2017.
 
−
* [4] 2025 免疫信息学指南：肽段-MHC 结合亲和力预测模型的标准化评价建议。
 
−
* [5] Wells DK, et al. Key Parameters of Tumor Epitope Immunogenicity Revealed Through a Consortium Approach. Cancer Cell, 2020.
 
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<div style="background-color: #dee2e6; text-align: center; font-weight: bold; padding: 6px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #374151;">肿瘤免疫学与生物信息预测导航</div>
 
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! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 预测指标
 
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[IC50]] • [[%Rank]] • [[半衰期]] • [[Agretopicity]] • [[水合能]]
 
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! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 核心技术
 
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| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[HLA分型]] • [[新抗原筛选]] • [[质谱免疫组]] • [[深度学习]]
 
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! style="width: 15%; padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right;" | 治疗关联
 
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| style="padding: 8px;" | [[新抗原疫苗]] • [[TCR-T治疗]] • [[TIL疗法]] • [[免疫检查点抑制剂]]
 
 
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[[Category:免疫学]]
 
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[[Category:生物信息学]]
 
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[[Category:肿瘤学]]
 
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[[Category:精准医疗]]
 

2025年12月25日 (四) 10:03的版本

MHC 亲和力
(MHC Affinity)
肽段-MHC (pMHC)
复合体结合动力学示意图
核心定义 抗原肽与MHC结合强度
量化指标 IC50 (nM), %Rank
判定阈值 强结合 < 50nM
弱结合 < 500nM
临床意义 新抗原筛选
免疫原性评估

MHC亲和力（MHC Binding Affinity）是指抗原短肽与主要组织相容性复合体（MHC，在人类中称为 HLA）分子表面结合槽口之间的化学结合强度。这种结合是抗原呈递过程中的决定性步骤，直接影响 T 细胞受体（TCR）能否识别并激活免疫应答。

在免疫学研究中，MHC 亲和力通常以半最大抑制浓度（IC50）来量化。IC50 值越小，代表亲和力越高。高效的 MHC 结合是新抗原疫苗和细胞治疗靶点筛选的首要门槛。

生理学基础与量化

MHC 分子的结合槽由两个 α 螺旋和一个 β 折叠底部组成，肽段通过其“锚定残基”（Anchor Residues）与槽内的特定口袋结合。

  • **量化指标**：亲和力通常通过竞争性实验测定。
  • **%Rank 指标**：由于不同 HLA 亚型的结合偏好不同，现代算法引入了 %Rank 值。%Rank < 0.5% 通常被视为强结合。
   抗原加工与修剪
   →
   MHC 亲和力筛选
   →
   TCR 识别与激活

临床特征客观评估

MHC 亲和力预测与评估特征分析
评估维度 临床客观表现与技术特征
算法预测能力 基于神经网络的算法（如 NetMHCpan-4.1）能实现跨分型预测。高亲和力仅是新抗原成立的必要非充分条件。
稳定性 (Stability) 较之瞬时亲和力，pMHC 复合体在细胞表面的半衰期对 T 细胞激活更具价值。实验测定的解离常数 koff 是评估关键。
取自“https://www.yiliao.com/index.php?title=MHC亲和力&oldid=310777”