一种基于物理学的神经网络方法来量化单细胞水平的抗原呈现活动,使用omics数据
Chi Zhang1, Jia Wang2, Pengtao Dang3
1Indiana University School of Medicine.
Research square
|January 29, 2025
概括
我们开发了PSAA,这是一种新的系统生物学工具,用于从omics数据中量化主要基因相容性复合 (MHC) 抗原呈现活性. 这种方法增强了对癌症和感染等疾病的免疫反应的理解.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 系统生物学 系统生物学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 主体组织相容性复合体 (MHC) 类I和II抗原呈现对于免疫监测至关重要,但难以动态量化.
- 干扰MHC通路与癌症,感染和自身免疫有关,阻碍治疗策略.
研究的目的:
- 引入PSAA (PINN授权的抗原呈现活动的系统生物学分析),用于估计样本特定的MHC抗原呈现活动的计算框架.
- 为了使MHC路径动态的详细,逐步量化,使用各种omics数据.
主要方法:
- PSAA重建MHC路径并使用路径流量估计.
- 该框架分析了批量,单细胞和空间解析的转录组学或蛋白质组学数据.
- 它预测了基因特异性影响和下游免疫相互作用.
主要成果:
- 在各种omics数据集和实验验证中,PSAA表现出强大的预测准确性.
- 该工具在各种疾病环境中被证明是有效的,包括癌症和感染.
- 它成功地将抗原呈现活性与免疫细胞功能和临床结果联系起来.
结论:
- PSAA提供了一个全面的框架,用于分析使用omics数据的MHC抗原呈现动态.
- 该工具有助于阐明疾病机制并确定潜在的治疗点.
- PSAA有助于更深入地了解免疫逃避和治疗反应.


