来自多omics数据的瘤抗原的表征:计算方法和资源
Yunzhe Wang1, James Wengler2, Yuzhu Fang1
1MOE Key Laboratory of Metabolism and Molecular Medicine, Department of Biochemistry and Molecular Biology, School of Basic Medical Sciences, Fudan University, Shanghai 200032, China.
Genomics, proteomics & bioinformatics
|January 20, 2025
概括
新抗原是癌症免疫治疗的关键目标. 本综述总结了用于发现和优先考虑新抗原的计算工具和资源,为新的抗癌治疗铺平了道路.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 瘤特异性抗原 (新抗原) 对于抗癌免疫疗法至关重要.
- 新抗原激活免疫系统以向瘤细胞.
- 它们的起源是多样化的,包括突变,RNA变异和微生物组.
研究的目的:
- 为新抗原发现和优先考虑提供计算分析的概述.
- 总结现有的生物信息学工具,算法和资源.
- 讨论新抗原在癌症治疗中的未来临床效用.
主要方法:
- 对用于新抗原预测的生物信息学工具和算法进行审查.
- 分析用于新抗原识别的多omics数据集成.
- 评估主要基因相容性复合体 (MHC) 结合 afinity 对于新抗原选择.
主要成果:
- 有许多生物信息学工具和算法可用于从各种来源预测新抗原.
- 多omics数据和MHC结合亲缘关系计算有助于新抗原的发现.
- 现有资源可以在各种癌症类型中绘制新抗原景观的地图.
结论:
- 计算方法对于新抗原的发现和优先考虑至关重要.
- 这些方法支持开发新型免疫疗法,如TCV,TCR-T和CAR-T.
- 进一步的进展有望增强基于新抗原的疗法的临床应用.
