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肿瘤免疫治疗中抗原生物信息分析相关工具介绍

作者:香雪生命科学研究中心--方聪明

发布时间:2018-12-17

阅读:11124

 

       肿瘤免疫治疗是近些年来肿瘤治疗研究的热点,2018年度诺贝尔生理或医学奖授予肿瘤免疫治疗领域的科学家,更是让免疫治疗这技术广为人知。免疫治疗的关键是确定合适的耙点,也就是抗原(Antigen)或者说抗原蛋白的某段氨基酸序列(抗原肽)。肿瘤抗原种类很多,其中很重要的一类是癌症睾丸抗原(Cancer-testis antigen, CTA),1991年在黑色素肿瘤患者的体内发现第一个CTA类抗原:MAGE-A1,到目前为此已经发现有超过150个CTA类抗原。近年来针对CTA类抗原(如MAGE-A1/A3、NY-ESO-1等)开展很多的研究,在临床治疗上也展现出不错的效果。有关肿瘤抗原相关的生物信息分析是研究的基础,无论是跟踪已知抗原最新的研究进展,还是发现新的肿瘤抗原(Neoepitope/ Neoantigen)都要借助于这些分析数据。目前相关文献资料报道较多的工具有:CTDatabase、NetMHCcons、IEDB、TANTIGEN等。

 

 

       CTDatabase:http://www.cta.lncc.br/index.php,是关于Cancer-testis antigen 生物信息的数据库,以CTA抗原分类,收集有有关抗原的“Gene”、“Protein” 、“mRNA expression” 、“Protein expression” 、“Inmmune response”及“Pubmed”不同类的信息。其中“mRNA expression” 及“Protein expression”收集了CTA抗原在不同的正常组织(Normal tissues)、肿瘤组织(Neoplasias)、细胞系(Cell Lines)中的RT-PCR、Northern blot、IHC、FACS、Western blot 及 Immunofluorescence等方面的信息。“Inmmune response” 收集了不同免疫条件下(Humoral immune、Cellular immune、Induced immune)的研究信息。不过“Pubmed”类相关文献信息只更新到2009年。

 

 

       NetMHCcons: http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHCcons/ ,NetMHCcons是CBS(The Center for Biological Sequence Analysis)数据库用于MHC class I类Peptide–MHC亲和力的预测工具。它基于神经网络方法(Artificial Neural Network, ANN)、矩阵和MHC受体分子相似方法,结合了NetMHC, NetMHCpan 和PickPocket 三个工具分析结果。通过提交8~15个氨酸酸序列,选择MHC等位基因类型,可预测Peptide–MHC结合亲和力。

 

 

       IEDB:http://www.iedb.org/home_v3.php ,IEDB是美国国家过敏与传染病研究所(The National Institute of Allergy and Infectious Diseases)提供的一个数据库。可以检索人类(Human),非人类的灵长类动物 (Non-human primates)及其他物种的有关抗体(B-cell)和T-cell抗原表位(epitopes)研究的实验数据。这些研究包括传染性疾病、过敏、自身免疫和移植,同时也能在线进行 B细胞和T细胞抗原表位的预测和分析。数据库更新快,可以检索到最近1~2年的研究资料,到目前为止有530000多条抗原肽表位信息,同时涉及T-cell分析相关信息有340000多条。

 

 

      TANTIGEN: http://cvc.dfci.harvard.edu/tadb/  TANTIGEN(Tumor T-cell Antigen Database)是一个专注于人肿瘤T-cell抗原及HLA配体(Ligands)分析的数据库。基于最新的文献资料及SYFPEITHI、IDEB数据库等,重新进行数据的注释和分类,同时关联了BLAST,MAFFT,MetMHCpan 2.8a、MHCIIpan 3.0等工具。目前收集有关于368种蛋白质的1000条短肽信息,同时也提供与T-cell抗原和HLA配体的文献引用信息,基因表达谱(如EST), 抗原亚型和突变,并能预测抗原肽与15种不同HLA I 及 HLA II 类等位基因之间的亲和力。

 

参考文献:

 

[1] Krishnadas, D. K., Bai, & Lucas. (2013). Cancer testis antigen and immunotherapy. ImmunoTargets and Therapy, 11. doi:10.2147/itt.s35570

 

[2] Almeida, L. G., Sakabe, N. J., deOliveira, A. R. et al (2009). CTdatabase: a knowledge-base of high-throughput and curated data on cancer-testis antigens. Nucleic Acids Research, 37(Database), D816–D819. doi:10.1093/nar/gkn673

 

[3] Karosiene, E., Lundegaard, C., Lund, O., & Nielsen, M. (2011). NetMHCcons: a consensus method for the major histocompatibility complex class I predictions. Immunogenetics, 64(3), 177–186. doi:10.1007/s00251-011-0579-8

 

[4] Vita, R., Overton, J. A., Greenbaum, J. A., et al (2014). The immune epitope database (IEDB) 3.0. Nucleic Acids Research, 43(D1), D405–D412. doi:10.1093/nar/gku938

 

[5] Olsen, L. R., Tongchusak, S., Lin, H., Reinherz, et al (2017). TANTIGEN: a comprehensive database of tumor T cell antigens. Cancer Immunology, Immunotherapy, 66(6), 731–735. doi:10.1007/s00262-017-1978-y

 

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