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{{NoteTA |G1=LifeSciences |G2=Medicine }} '''肿瘤新抗原'''({{lang-en|Tumor Neoantigen}}),又称'''肿瘤特异性抗原'''(Tumor-Specific Antigen, TSA),是指由肿瘤细胞基因组发生的非同义突变(如点突变、插入缺失、基因融合等)产生的、仅存在于肿瘤细胞表面而不在正常细胞表达的异常多肽。 这些异常多肽若能被 **[[MHC I类分子]]** 或 **[[MHC II类分子]]** 成功呈递,并被 **[[T细胞]]** 识别为“非我”(Non-self)物质,就能引发强烈的特异性抗肿瘤免疫反应。 与传统的**肿瘤相关抗原**(TAA,如HER2、CEA)不同,新抗原不受中枢免疫耐受(Central Tolerance)的影响,具有更高的免疫原性和安全性,是**癌症疫苗**和**TCR-T疗法**最理想的靶点<ref>Schumacher TN, Schreiber RD. Neoantigens in cancer immunotherapy. Science. 2015.</ref>。 == 产生机制 == 新抗原的产生是一个多步骤的生物学过程: # '''基因突变''':肿瘤细胞发生体细胞突变(Somatic Mutation),导致编码的蛋白质序列改变。 # '''蛋白加工''':突变蛋白在细胞内被[[蛋白酶体]]降解为短肽。 # '''MHC结合''':含有突变位点的短肽(表位)进入内质网,如果其与患者自身的 **[[HLA]]** 分子具有高亲和力,就会形成“MHC-肽”复合物。 # '''T细胞识别''':复合物被呈递到细胞表面。如果T细胞受体(TCR)能识别该突变表位,T细胞就会被激活并杀伤肿瘤。 == 分类 == === 1. 个性化新抗原 (Private Neoantigens) === * '''特点''':绝大多数新抗原属于此类。它们源于患者特有的随机突变,不同患者之间完全不同。 * '''应用''':需要进行个体化定制的 mRNA 疫苗或多肽疫苗。 === 2. 共享新抗原 (Shared/Public Neoantigens) === * '''特点''':源于某些高频发生的驱动基因突变,存在于许多患者中。 * '''例子''': ** **[[KRAS]] G12C/G12D**:常见于肺癌、结直肠癌和胰腺癌。 ** **[[TP53]]** 热点突变。 ** **BRAF V600E**。 * '''应用''':可开发通用的“货架型”(Off-the-shelf)疫苗或TCR-T药物。 == 新抗原 vs. 肿瘤相关抗原 (TAA) == {| class="wikitable" ! 特征 !! 肿瘤新抗原 (Neoantigen) !! 肿瘤相关抗原 (TAA) |- | '''来源''' || 肿瘤特有的基因突变 || 正常细胞也有表达(但在肿瘤中过表达) |- | '''免疫原性''' || 高(被视为外来病原体) || 低(受自身免疫耐受机制限制) |- | '''安全性''' || 极高(不误伤正常组织) || 存在脱靶毒性风险(On-target, off-tumor) |- | '''例子''' || KRAS G12C, IDH1 R132H || HER2, CD19, MAGE-A3, NY-ESO-1 |} == AI预测与筛选 == 由于人体HLA分子的多态性极高,如何从海量的基因突变中准确预测出哪一个能成为有效的新抗原,是目前行业的最大挑战。**[[人工智能]]**(AI)在此领域发挥了决定性作用。 典型的新抗原筛选流程(Pipeline)包括: # '''全主要组测序 (WES)''':对比肿瘤组织与正常血液,找出体细胞突变。 # '''HLA分型''':确定患者的 HLA 类型。 # '''AI算法预测''':利用深度学习模型(如 **NetMHCpan**、**MHCflurry**、**DeepNeo**)预测突变肽与HLA的结合亲和力(Binding Affinity)以及免疫原性。 # '''体外验证''':合成多肽进行ELISpot等实验验证。 == 临床应用 == === 1. 癌症疫苗 === 将筛选出的新抗原序列制成 **mRNA疫苗**(如Moderna、BioNTech的技术路径)或合成长肽疫苗,注射入患者体内,训练免疫系统主动识别并攻击肿瘤。 === 2. TCR-T 疗法 === 利用基因工程技术,将能特异性识别新抗原的 TCR 序列转导给患者的 T 细胞,使其具备精准杀伤力。 === 3. 伴随诊断 === **肿瘤突变负荷**(TMB):TMB 越高,产生新抗原的概率越大,患者对 **[[PD-1]]** 抑制剂治疗的响应率通常也越高<ref>Yarchoan M, et al. Tumor Mutational Burden and Response Rate to PD-1 Inhibition. N Engl J Med. 2017.</ref>。 == 参见 == * [[肿瘤免疫治疗]] * [[癌症疫苗]] * [[MHC I类分子]] * [[KRAS]] * [[生物信息学]] == 参考文献 == <div class="references-small"> <ref>Sahin U, Türeci Ö. Personalized vaccines for cancer immunotherapy. Science. 2018.</ref> <ref>Ott PA, et al. An immunogenic personal neoantigen vaccine for patients with melanoma. Nature. 2017.</ref> <ref>Tran E, et al. Cancer immunotherapy based on mutation-specific CD4+ T cells in a patient with epithelial cancer. Science. 2014.</ref> </div>
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