antigen.garnish：直击免疫治疗最佳靶标

免疫治疗

癌症免疫治疗和手术、化疗、放疗、靶向治疗，已成为癌症治疗的主要手段。

肿瘤细胞的生长会产生成千上万的基因突变，搞清楚哪些是最有希望的免疫疗法靶标就像大海捞针。

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如何高效的找到免疫治疗靶标？

肿瘤基因突变负荷（TMB）

目前，对肿瘤进行测序并确定可能的免疫疗法是基于一种被称为肿瘤基因突变负荷(TMB)的检测方法，即检测给定肿瘤组织中有多少个基因突变，计算肿瘤中的突变率。高突变率的肿瘤更可能对靶向抑制剂如PD-1的免疫治疗产生反应。今年，TMB已纳入非小细胞肺癌NCCN指南。

然而，当癌细胞分裂时，它们随机突变，由于它们是指数分裂，潜在的突变几乎是无限的。这意味着，虽然一种特定的免疫疗法可以针对一定比例的癌细胞，但它可能不足以对任何特定的病人有效。

在临床研究中有些TMB非常高的患者对免疫治疗也没有反应，有些TMB低的患者使用免疫检查点抑制剂效果却很好。

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是否有个性化分析方法寻找免疫治疗靶标？

antigen.garnish

本月，来自宾夕法尼亚大学的科学家们在《Cell Systems》上发表了一种新的计算模型：antigen.garnish。

该模型研究的是来自患者个体样本的蛋白质序列，评估其中有多少与健康细胞相似，又有多少与健康细胞不同（这些不同足以使免疫系统产生反应）。它越不同，它的免疫治疗目标就越好，因为它更有可能激活治疗，对健康细胞的附带损害越少。该模型的预测也个性化到每个病人的样本。

研究人员将非突变蛋白组的差异性作为肽免疫原性的预测因子。通过肿瘤抗原质量分析软件进行计算，肽段免疫原差异性可识别与生存率相关的高质量肿瘤抗原。

非突变蛋白组的差异性丰富了独特疏水性肿瘤抗原。318例癌症样本中，antigen.garnish预测了291,376个主要组织相容性复合体（MHC）结合推测的新抗原。

通过对318例癌症患者的5个临床数据集进行分析发现：在患者的肿瘤中，差异性大的肿瘤抗原具有特异性，其富含疏水序列，并与非小细胞肺癌患者在PD-1治疗后的生存率相关。

antigen.garnish