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1.
失控的突变导致肿瘤的发生,其中某些非同义突变(错义、移码、融合)多肽,被蛋白酶体降解成短肽后被抗原提呈细胞(antigen-presenting cells,APCs)识别,呈递至引流淋巴结,符合主要组织相容性复合物(major histocompatibility complex,MHC)结合基序的短肽,继而被T细胞表面因子捕获而产生免疫反应,引发肿瘤的消退,我们称之为"新抗原"(neoantigens).这类抗原由于未受胸腺的阴性筛选,被T细胞识别为"异类",不易受免疫耐受机制的影响,从而可作为免疫介导肿瘤治疗的有效靶点.新一代测序技术极大推动了新抗原疫苗的可行性,但从测序识别肿瘤的体细胞突变到TCR (Tcell receptor)识别新抗原产生免疫反应,中间存在着大量的候选假阳性新抗原多肽,这对于针对新抗原而设计疫苗无疑是难以跨越的障碍.一套有效合理的筛选方法,是新抗原疫苗制备过程中不可或缺的一环.然而国内未见相关综述报道,本文调研了目前新抗原免疫治疗过程中的新抗原肽预测及筛选研究进展.  相似文献   
2.
肿瘤新抗原是免疫治疗的重要靶点,但基因组数据产生的候选新抗原数量庞大,预测假阳性肽段过多,实验验证费时费力,影响肿瘤新抗原的临床应用.本研究以乳腺癌为例,使用比转录组水平筛选更严格、比细胞学实验更省时的蛋白质基因组学方法来预测和筛选新抗原.研究发现,C2 (IFN-γdominant)免疫表型的新抗原数量最多. C2免疫表型显示出最高的M1/M2巨噬细胞极化,较强的CD8信号和最大的T细胞受体多样性,这可能导致产生更多具有良好免疫原性的新抗原.另外,我们还观察到乳腺癌肿瘤突变负荷与新抗原数目之间呈正相关.通过同批样本的质谱数据进一步筛选发现,可将两万级别的预测新抗原肽候选降至几十条表达肽段,进而可分析其对应的特异或广谱突变基因.最后,我们进一步分析了新抗原的免疫原性,即被T细胞受体识别的可能性.本文利用蛋白质组学数据对基因组数据计算预测得到的候选新抗原进一步筛选,提高了新抗原预测准确性,大大缩小后续实验验证范围.该流程可为肿瘤新抗原预测与筛选研究提供参考.  相似文献   
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