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基于TimsTOF质谱优化肿瘤新生抗原的鉴定与筛选详解

浏览次数:1307 发布日期:2024-2-23  来源:本站 仅供参考,谢绝转载,否则责任自负
T细胞对人白细胞抗原(HLA)呈递多肽的识别在恶性疾病的免疫监测中起着关键作用1,2。各种基于T细胞的免疫治疗方法旨在利用特异的肿瘤抗原诱导抗肿瘤T细胞反应达到杀死恶性细胞的治疗作用3-6。因此,筛选肿瘤细胞表面呈递的、自然的、高频率的、肿瘤特异性的抗原靶点,并被免疫系统识别,是免疫治疗方法成功的关键。对于肿瘤细胞表面呈递的,但并非由肿瘤特异性突变产生的抗原表位,了解良性组织细胞表面呈递的相应肽段至关重要7,8。然而,这种良性组织来源的HLA配体的参考数据库仍然有限。基于质谱(MS)的免疫肽组学是鉴定和表征细胞表面天然存在的HLA I类和HLA II类限制性多肽的最直接最有效的方法。

2023年11月,来自德国图宾根大学医学院的Juliane S. Walz教授团队在Nature Communication上发表了关于肿瘤新生抗原鉴定的最新研究“TOFIMS mass spectrometry-based immunopeptidomics refines tumor antigen identification”。本研究基于TimsTOF质谱平台,实现了HLA呈递多肽的高速灵敏检测。从94个实体组织和PBMC的原发性良性样本中,鉴定出了大量新的HLA相关肽段数据,能够扩展>150000 条HLA呈递肽的良性参考免疫肽组数据库,优化已发表的TAAs列表,以及高频出现的自身抗原的鉴定。质谱原始数据使用PEAKS Xpro完成搜库分析(划重点:文末,我们使用文献原始数据进行了PEAKS DeepNovo Peptidome workflow的分析结果对比)。

首先通过控制变量法,优化了基于TimsTOF液质联用平台的液相色谱流动相配比流出梯度时长质谱采集参数,使用最优条件下的参数组合进行后续临床样本的分析。并且比较了TimsTOFOrbitrap Fusion LumosHLA I型和II型肽段的检出性能,发现TimsTOF能鉴定出更多独有的HLA肽段(图1)。

图1 TimsTOF平台不同实验参数及与Orbitrap结果对比

 

 

分别收集28种不同的实体器官组织和PBMC的良性样本用于大规模良性参考免疫肽组分析(HLA class I n=92,HLA class II n=94),且99%的捐献者至少表达一种HLA分型,最终全部样本共同鉴定到137463条HLA I型配体175469条HLA II型呈递多肽,且统一个体的不同组织之间具有明显的异质性(图2)。

图2 94例良性样本的免疫肽组鉴定
 

IEDB数据库和已发表的Orbitrap最新鉴定的良性组织免疫肽数据(n=297)相比,本研究分别有46% HLA class I54% HLA class II多肽未曾被报道,且这些多肽具有更强的疏水性,而氨基酸组成和生物学相关性与已发表的HLA呈递多肽并无明显差别(图3)。

  图3 BenignIMS与已发表免疫肽组数据比较
 
BenignIMS鉴定结果中,平均有40%的肽段可以将已发表的卵巢癌、慢性淋巴细胞白血病和慢性髓性白血病的恶性疾病TAAs剔除(图4a)。然后,为了基于TOFIMS平台鉴定未发表的新的TAAs,进行了原发性恶性肿瘤样本的TOFIMS免疫肽组与BenignIMS、已发表良性数据集的比较分析(n=2, RCC, HNSCC)。结果显示,RCC样本鉴定到的所有肽段中,有30%的HLA class I和33%的HLA class II是肿瘤组织特异的,并且其中分别有77%和72%的多肽是仅通过TOFIMS鉴定到的(图4 c-d),HNSCC结果一致。

图4 RCCHNSCC比较分析
 

最后,为了验证BenignIMS数据集对于TAAs筛选的应用示例,分析了22例原发性CLL样本HLA免疫多肽组。所有样本共同鉴定到121871条HLA class I多肽和86785条HLA class II多肽,通过与已发表的良性数据集比对,保留了68% HLA class I(83074)和72% HLA class II (62224)恶性CLL特异的TAAs。进一步与本研究前述的BenignIMS数据集比对,又筛选出来良性组织涵盖的46% HLA class I(55812)68% HLA class II(49147)多肽,因此,BenignIMS数据集,又分别额外注释了27262和13077条HLA class IHLA class II良性肽段(图5e-f)。并且,在本研究筛选的CLL特异的、高度可能被用作免疫治疗抗原靶点的TAAs中,有98%是先前未曾报道过的。最后,作者还进行了由肿瘤特异性突变导致的自然表达的新生抗原表位的筛选,以全外显子测序数据作为参考数据库,结果鉴定到了其他已发表的数据从未报道过的两条突变抗原表位:(LPADVTEDEF SFPQ_HUMAN304-313 I308VVYPLAFVLI MD13L_HUMAN279-287 S282L) ,并通过肽段的同位素合成进行了验证(图5 g-h)。

图5 与已发表数据集鉴定结果对比
 

文献小结
本研究提供了一种新的基于TimsTOF的免疫肽组学良性参考库研究方法,可以高度敏感地识别HLA呈递的多肽,从而改进肿瘤抗原的发现与筛选。此外,本研究的局限性包括缺乏样品特异性测序,以及无法区分亮氨酸和异亮氨酸异构体。
 
划重点!!!

PEAKS 11中,已加入针对免疫肽组学数据分析专门的工作流——DeepNovo Peptidome workflow,其中应用的深度学习算法经过大量已发表的质谱数据训练,极大地扩展了免疫肽组学数据挖掘的深度。我们下载了文献中的良性组织原始数据,在PEAKS 11软件中进行了重新分析,结果显示,DeepNovo Peptidome workflow可以比传统的搜库法多鉴定30%的多肽,且经过HLA Ligand Atlas9良性数据库检索,UDN12良性组织多鉴定的肽段很大部分是属于natural HLA ligands,在CLL05的恶性样本中,也鉴定到了少量良性ligands,这些均可以作为TAAs筛选的排除参考。

 
  • 良性淋巴组织


  • 慢性淋巴细胞白血病样本

 


 
 
参考文献
 

1.Ryschich, E. et al. Control of T-cell-mediated immune response by HLA class I in human pancreatic carcinoma. Clin. Cancer Res. 11, 498–504 (2005).

2.Gao, Q. et al. Driver Fusions and Their Implications in the Development and Treatment of Human Cancers. Cell Rep. 23, 227–238 e223 (2018).

3.Loffler, M. W. et al. Personalized peptide vaccine-induced immune response associated with long-term survival of a metastatic cholangiocarcinoma patient. J. Hepatol. 65, 849–855 (2016).

4.Ott, P. A. et al. An immunogenic personal neoantigen vaccine for patients with melanoma. Nature 547, 217–221 (2017).

5.Sahin, U. et al. Personalized RNA mutanome vaccines mobilize polyspecific therapeutic immunity against cancer. Nature 547, 222–226 (2017).

6.Wick, W. et al. GAPVAC-101: First-in-human trial of a highly personalized peptide vaccination approach for patients with newly diagnosed glioblastoma. J. Clin. Oncol. 36, 2000–2000 (2018).

7.Marcu, A. et al. HLA Ligand Atlas: a benign reference of HLApresented peptides to improve T-cell-based cancer immunotherapy. J. Immunother. Cancer 9, e002071 (2021).

8.Caron, E., Aebersold, R., Banaei-Esfahani, A., Chong, C. & BassaniSternberg, M. A Case for a Human Immuno-Peptidome Project Consortium. Immunity 47, 203–208 (2017).

9.https://hla-ligand-atlas.org/welcome

 

 


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