種信息學算法快速篩選腫瘤特異抗原的方法-自主發布-資訊-生物在線

種信息學算法快速篩選腫瘤特異抗原的方法

作者:北京雅安達生物技術有限公司 2014-08-11T10:43 (訪問量:7538)

近日,由北京大學醫學部免疫學系的研究人員和美國貝勒醫學院合作,在篩選腫瘤特異抗原方面取得重要成果。最新代表性研究論文于近日在線發表在《癌癥研究》(Cancer Research)上。

腫瘤特異抗原(Tumor-specific antigen, TSA)具有在正常組織低表達,而在腫瘤組織中高表達的特點,對腫瘤的早期診斷和腫瘤免疫治療都十分關鍵。部分腫瘤特異抗原被證明能有效誘導體內免疫應答,在腫瘤疫苗的研制中有重要價值。

篩選腫瘤特異抗原的傳統方法包括抑制性刪減雜交(SSH)和重組cDNA表達文庫的血清學分析(SEREX)等,實驗周期較長,且成本偏高。該研究團隊首先采用生物信息學策略篩選腫瘤特異抗原,通過分析在臨床上已經得到認可的腫瘤特異抗原的表達譜特點,(北京研威恒達生物有限公司)開發出一套獨特的算法HEPA(heterogeneous expression profile analysis),能有效從基因組中篩選出腫瘤中高表達的基因,并用實驗方法進行驗證,初步得到19個腫瘤特異抗原。研究人員隨后開發了一種新的篩選血清中抗體的方法PARSE (Protein A/G based reverse serum ELISA) ,用以檢測腫瘤患者血清中針對腫瘤特異抗原的自身特異性抗體。通過PARSE方法(北京研威恒達生物有限公司),研究人員發現在4~11的肺癌患者血清中,有針對四個新腫瘤抗原的自身特異性抗體,而在健康人血清中罕見。在兩組獨立的肺癌病人血清中,四種自身特異性抗體的聯合ROC曲線下面積均達0.71以上,提示可以作為診斷肺癌的聯合標志物。

該研究提供了從分析腫瘤特異抗原表達譜特點入手,開發信息學算法快速篩選腫瘤特異抗原,到表達譜驗證,檢測腫瘤患者體液免疫反應陽性率,再到腫瘤標志物聯合診斷的一套完整思路,對腫瘤的早期診斷和腫瘤疫苗的研制都具有重要參考價值.
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