基于TCGA数据预测肿瘤代表性新抗原的一种生物信息学新方案

作     者：黄传玺 马洁 吴琛 朱云平 Chuanxi Huang;Jie Ma;Chen Wu;Yunping Zhu

作者机构：河北大学生命科学学院河北保定071002 军事科学院军事医学研究院生命组学研究所北京102206 蛋白质组学国家重点实验室国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心蛋白质药物国家工程研究中心北京102206 

基　　金：国家重点研发计划(Nos.2017YFC0906600 2016YFC0901701 2016YFB0201702)资助 

出 版 物：《生物工程学报》 (Chinese Journal of Biotechnology)

年 卷 期：2019年第35卷第7期

页      码：1295-1306页

摘      要：肿瘤的特异性基因突变是肿瘤免疫疗法的理想靶标,突变的基因在健康组织中缺乏表达,而且具有高度免疫原性,容易被免疫系统识别。肿瘤患者突变基因组的高度特异性使得个体化免疫治疗存在极大挑战,而每一种肿瘤都具有区别于其他肿瘤的代表性的基因突变特征,基于这些突变特征,有可能开发出特定肿瘤适用的免疫治疗策略。文中提出一个兼顾抗原胞内呈递和与胞外MHC分子结合能力的肿瘤新抗原预测策略,整体设计更为合理;相对于常规方法,能够大幅缩小实验验证的范围。基于该策略,利用TCGA数据库中多种肿瘤的基因突变数据进行肿瘤新抗原预测并预测到大量潜在的肿瘤新抗原。肿瘤新抗原的预测结果显示出肿瘤类型的特异性,并且在特定肿瘤数据集中能够覆盖20%–70%不等比例的肿瘤患者。文中提出的肿瘤新抗原预测方案在未来的肿瘤临床治疗上具有潜在的应用价值。

主 题 词：基因突变 免疫治疗 肿瘤基因组图谱数据库 肿瘤新抗原 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 0711[理学-心理学类] 1002[医学-临床医学类] 07[理学] 08[工学] 100214[100214] 10[医学] 

核心收录：

D　O　I：10.13345/j.cjb.190025

馆 藏 号：203692183...