质谱免疫组学
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从 MHC-肽段富集到质谱鉴定的全流程示意图
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| 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。
| 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.