基于生物分析数据工具的肿瘤新抗原表位预测

发现/鉴定可用的肿瘤抗原对于癌症免疫疗法如过继性细胞疗法、癌症疫苗、基于抗体疗法等的开发必不可少（尤其是针对实体瘤的疗法），不过随着新一代测序技术和生物信息学技术的发展，肿瘤抗原的快速鉴定和预测成为可能。根据肿瘤抗原特性的不同，通常被分为两类：肿瘤相关抗原（Tumor-associated Antigen，TAA）和肿瘤特异性抗原（Tumor Specific Antigen, TSA）。

TSA指肿瘤细胞特有的或只存在于某种肿瘤细胞但不存在于正常细胞的新抗原，而TAA是指肿瘤细胞和正常细胞组织均可表达，只是含量在细胞癌变时明显增高的抗原，TAA只表现出量的变化而无严格的肿瘤特异性。目前，所发现的肿瘤抗原多为TAA。大量研究表明，TAA的免疫特异性差，且多数的TAA属于胚胎抗原，在个体发育过程中已诱导机体的免疫耐受，不仅免疫原性弱，而且很难诱导出持久特异性免疫应答。而肿瘤特异性抗原TSA相比肿瘤相关性抗原拥有更强的特异性, 副作用更低，并且不受限于胸腺的中枢耐受。随着二代测序(NGS)等技术的研发、深度测序以及单细胞测序技术蓬勃发展, 通过高通量测序可以获取大量的肿瘤特异性突变，基于这些突变预测新抗原在癌症的个性化免疫治疗方面有很广阔的应用前景。

Characteristics of tumor-specific antigens (TSAs) and tumor-associated antigens (TAAs). Mol Cancer. 2023;22(1):141.

根据主要组织相容性复合体（Major Histocomp-atibility Complex，MHC）的限制性，可以将肿瘤新抗原分为MHC Ⅰ类和MHC Ⅱ类两种。其中，经MHC Ⅰ类分子提呈的表位被称为CD8+ T细胞表位，抗原提呈细胞表面的MHC-肽复合物与T细胞表面受体结合从而激活T细胞，被激活的细胞毒性T细胞可以在体内直接杀伤肿瘤细胞，这类抗原是最受研究者关注的肿瘤新生抗原类型。然而，随着研究的深入发现，单一的MHC Ⅰ类表位难以产生持续的抗肿瘤作用，越来越多的证据表明CD4+ T 细胞表位（即MHC Ⅱ类表位）在抗肿瘤方面也起到积极的作用，有研究人员在3种不同的小鼠肿瘤模型中发现，大多数具备免疫原性的肿瘤新生抗原是由CD4+ T 细胞识别的。

Exogenous antigen processing. Int J Mol Sci. 2021;23(1):137

免疫应答的最基本前提是体细胞突变产生的异常基因产物被转录、翻译、加工并呈现在MHC分子上，因此，预测新抗原表位、尤其是新抗原与MHC等位基因的结合亲和力是基于新抗原的免疫治疗研究的关键点。目前通过生物信息学方法的预测新抗原主要关注于蛋白酶体对蛋白剪切的预测、肽段转运、以及突变肽段和MHC-I结合亲和力预测等方面，常用的抗原表位预测和分析的数据库/工具如下图所示：

本文以免疫表位数据库(IEDB)为例，简单介绍如何使用IEDB数据库进行表位预测。IEBD是由美国国立过敏与感染性疾病研究院(NIAID)资助的免费资源，它记录了在传染病、过敏、自身免疫以及移植背景下的人类、非人灵长类动物及其他动物物种中研究的抗体和T细胞表位的实验数据。IEDB在线功能丰富多样，包括能够预测与MHC I和MHC II结合的能力、T/B细胞的免疫原性、T/B表位预测、致敏肽段分析以及TCR/BCR的3D结构等工具。

1. 锁定上述新抗原表位预测区域，选择MHC I Binding(本文以T细胞表位预测的MHC I Binding为例)，出现新页面如下图所示，需要按照界面字段要求，输入相应的内容。 

2. 具体按照下图，输入需要预测的抗原蛋白序列，请注意使用FASTA格式，再依次操作：选择预测表位的算法模型——种属——HLA亚型、肽段氨基端长度——预测结果排列方式（如IC50）等，点击提交。

3. 点击提交按钮后，显示预测结果页面，如下图红框处所示（由于篇幅有限，未展示所有的预测出的肽段），Score的分数越高，表示该肽段与此MHC基因型亲和力越高，研究人员可以根据Score的排序筛选出候选抗原表位肽段。

免疫信息学预测工具在各个领域的应用促进了现代免疫学的快速发展，是现代免疫学研究的重要研究工具，为新抗原预测和药物设计提供诸多有用的信息，推动了药物设计研发的进步。此外，其预测准确性会受到算法的准确度以及预测工具所使用的数据库信息量等的影响，随着机器学习算法的进步和预测准确度的提高，利用免疫信息学的药物研发设计技术将更加成熟。

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