Parker Institute for Cancer的Nadine A.Defranoux在2020年10月发表研究成果

Key Parameters of Tumor Epitope Immunogenicity Revealed Through a Consortium Approach Improve Neoantigen Prediction

文章摘要：

    许多确定肿瘤治疗相关新抗原的方法利用生物信息学算法与肿瘤测序结合，推导肿瘤抗原表位免疫原性规律。然而，没有参考数据来比较这些方法，参数控制肿瘤表位免疫原性仍不清楚。在这里，我们组建了一个全球性的联盟，其中每个参与者预测来自共享的肿瘤测序数据的免疫原性表位。随后在患者匹配的样本中对608个表位进行 t 细胞结合评估。通过整合与呈现和识别相关的多肽特征，我们建立了一个肿瘤表位免疫原性模型，该模型过滤掉了98% 的非免疫原性多肽，精度在0.70以上。管道对模型特性进行优先排序具有优越的性能，并且管道修改可以利用它们改进预测性能。这些发现在一个由310个表位组成的独立队列中得到了验证，这些表位按照肿瘤测序数据排序，并评估了 t 细胞的结合力。这些数据资源能够识别有效抗肿瘤免疫的基本参数，并可供研究界使用。

https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.09.015