“MHC亲和力”的版本间的差异
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| − | + | <div style="width: 50px; height: 50px; margin: 0 auto 15px auto; background: linear-gradient(135deg, #3b82f6 0%, #2563eb 100%); border-radius: 12px; opacity: 0.85;"></div> | |
| − | <div style="font-size: 0. | + | <div style="font-size: 0.8em; color: #64748b; font-weight: normal; line-height: 1.4;">肽段-MHC (pMHC)<br>结合动力学示意图</div> |
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| − | ! style="text-align: left; padding: | + | ! style="text-align: left; padding: 12px 0 5px 15px; color: #94a3b8; font-weight: normal; font-size: 0.9em;" | 核心定义 |
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| + | | style="padding: 0 15px 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; font-weight: 600; text-align: left; color: #1e293b;" | 肽段与MHC槽口结合强度 | ||
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| + | ! style="text-align: left; padding: 12px 0 5px 15px; color: #94a3b8; font-weight: normal; font-size: 0.9em;" | 量化指标 | ||
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| + | | style="padding: 0 15px 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: left; color: #1e293b;" | IC<sub>50</sub> (nM), %Rank | ||
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| − | ! style="text-align: left; padding: | + | ! style="text-align: left; padding: 12px 0 5px 15px; color: #94a3b8; font-weight: normal; font-size: 0.9em;" | 判定阈值 |
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| − | + | | style="padding: 0 15px 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; text-align: left; color: #1e293b;" | 强结合 < 50nM；弱结合 < 500nM | |
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| − | ! style="text-align: left; padding: | + | ! style="text-align: left; padding: 12px 0 5px 15px; color: #94a3b8; font-weight: normal; font-size: 0.9em;" | 临床意义 |
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| + | | style="padding: 0 15px 18px 15px; text-align: left; color: #1e293b; line-height: 1.4;" | [[新抗原筛选]]、免疫原性评估 | ||
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| − | 在免疫学研究中，MHC | + | [Image of MHC peptide binding groove structure] |
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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，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 == | ||
| − | MHC 分子的结合槽由两个 | + | 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。 |
| − | * **量化公式** | + | * **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预测。 |
| − | * **%Rank 指标**：由于不同 HLA | + | * **%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: | + | <div style="text-align: center; margin: 25px 0; padding: 15px; background: #fafafa; border-top: 1px solid #eee; border-bottom: 1px solid #eee;"> |
| − | <span style=" | + | <span style="font-size: 1.0em; font-weight: bold; color: #2563eb;">抗原加工/修剪</span> |
| − | <span style="margin: 0 | + | <span style="margin: 0 12px; color: #cbd5e1; font-size: 1.2em;">→</span> |
| − | <span style=" | + | <span style="font-size: 1.0em; color: #d93025; font-weight: bold;">MHC 亲和力筛选</span> |
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| − | <span style=" | + | <span style="font-size: 1.0em; font-weight: bold; color: #059669;">TCR 识别/激活</span> |
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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。 | 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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| − | |+ style="font-weight: bold | + | |+ style="font-weight: bold; margin-bottom: 10px; color: #334155; text-align: center;" | MHC 亲和力预测技术特征 |
| − | |- style="background-color: # | + | |- style="background-color: #f8fafc; color: #475569;" |
| − | ! style=" | + | ! style="padding: 10px; width: 22%; border: 1px solid #e2e8f0; text-align: left;" | 评估维度 |
| − | ! style="text-align: left | + | ! style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; text-align: left;" | 技术特征与临床表现 |
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| − | | style=" | + | | style="padding: 10px; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe; border: 1px solid #e2e8f0;" | I类与II类差异 |
| − | | style=" | + | | style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;" | MHC-I 结合 8-11 氨基酸（槽口闭合）；MHC-II 结合 13-25 氨基酸（槽口开放）。 |
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| − | | style=" | + | | style="padding: 10px; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe; border: 1px solid #e2e8f0;" | 算法预测能力 |
| − | | style=" | + | | style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 基于神经网络（如 NetMHCpan-4.1）可实现跨分型预测。高亲和力是新抗原成立的必要条件。 |
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| − | | style=" | + | | style="padding: 10px; font-weight: 600; background-color: #fcfdfe; border: 1px solid #e2e8f0;" | 稳定性 (Stability) |
| − | | style=" | + | | style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;" | pMHC 复合体表面半衰期对 T 细胞激活更具预测价值。需参考解离常数 k<sub>off</sub>。 |
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| − | | style=" | + | | style="padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0;" | 评估突变肽与野生型亲和力差异（Agretopicity）是识别有效新抗原的核心逻辑。 |
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== 技术关联与应用 == | == 技术关联与应用 == | ||
| − | * **[[新抗原筛选]] | + | * **[[新抗原筛选]]**：通过预测候选肽段与患者个人 [[HLA分型]] 的亲和力，排除无效突变。 |
| − | + | * **[[质谱免疫组]]**：通过 LC-MS/MS 直接鉴定洗脱肽段，为算法提供金标准训练数据。 | |
| − | * **[[质谱免疫组]] | ||
== 参考文献 == | == 参考文献 == | ||
| − | * [1] Nielsen M, et al. NetMHCpan-4.0: Improved Prediction of MHC Antigen Presentation | + | * [1] Nielsen M, et al. NetMHCpan-4.0: Improved Prediction of MHC Antigen Presentation. J Immunol, 2017. |
| − | * [2] Sanchez-Trincado JL, et al. | + | * [2] Sanchez-Trincado JL, et al. T- and B-cell epitope prediction. J Immunol Res, 2017. |
| − | * [3 | + | * [3] Wells DK, et al. Key Parameters of Tumor Epitope Immunogenicity. Cancer Cell, 2020. |
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| − | | style="padding: 8px | + | | style="padding: 8px;" | [[IC50]] • [[%Rank]] • [[半衰期]] • [[Agretopicity]] |
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| − | ! style="width: 15%; padding: 8px | + | ! style="width: 15%; padding: 8px; text-align: right; color: #64748b;" | 核心技术 |
| − | | style="padding: 8px | + | | style="padding: 8px;" | [[HLA分型]] • [[新抗原筛选]] • [[质谱免疫组]] |
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| − | ! style="width: 15%; padding: 8px | + | ! style="width: 15%; padding: 8px; text-align: right; color: #64748b;" | 治疗关联 |
| − | | style="padding: 8px;" | [[新抗原疫苗]] • [[TCR-T治疗]] • [[TIL疗法 | + | | style="padding: 8px;" | [[新抗原疫苗]] • [[TCR-T治疗]] • [[TIL疗法]] |
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| − | [[Category:免疫学]] | + | [[Category:免疫学]] [[Category:生物信息学]] [[Category:肿瘤学]] |
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2025年12月25日 (四) 10:07的最新版本
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。
[Image of MHC peptide binding groove structure]
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，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[编辑 | 编辑源代码]
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预测。
- **%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/修剪 → MHC 亲和力筛选 → TCR 识别/激活
临床特征客观评估[编辑 | 编辑源代码]
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。
| 评估维度 | 技术特征与临床表现 |
|---|---|
| I类与II类差异 | MHC-I 结合 8-11 氨基酸（槽口闭合）；MHC-II 结合 13-25 氨基酸（槽口开放）。 |
| 算法预测能力 | 基于神经网络（如 NetMHCpan-4.1）可实现跨分型预测。高亲和力是新抗原成立的必要条件。 |
| 稳定性 (Stability) | pMHC 复合体表面半衰期对 T 细胞激活更具预测价值。需参考解离常数 koff。 |
| 突变回避/交叉 | 评估突变肽与野生型亲和力差异（Agretopicity）是识别有效新抗原的核心逻辑。 |
技术关联与应用[编辑 | 编辑源代码]
参考文献[编辑 | 编辑源代码]
- [1] Nielsen M, et al. NetMHCpan-4.0: Improved Prediction of MHC Antigen Presentation. J Immunol, 2017.
- [2] Sanchez-Trincado JL, et al. T- and B-cell epitope prediction. J Immunol Res, 2017.
- [3] Wells DK, et al. Key Parameters of Tumor Epitope Immunogenicity. Cancer Cell, 2020.