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免疫肽组学 - 版本历史
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<br />
<div style="margin-bottom: 25px; border-bottom: 1.2px solid #e2e8f0; padding-bottom: 20px;"><br />
<p style="font-size: 1.15em; margin: 10px 0; color: #0f172a; font-weight: 500;"><br />
<strong>免疫肽组学</strong>（Immunopeptidomics）系利用高分辨质谱（LC-MS/MS）技术，大规模鉴定细胞表面[[抗原肽-MHC复合物]]（pMHC）中内源性配体的一门组学学科。该技术直接捕捉组织原位真实提呈的“配体组”（Ligandomics），打破了传统[[生物信息学]]算法在[[新抗原]]预测中的假阳性局限。作为[[精准免疫治疗]]的底层驱动技术，免疫肽组学在[[TCR-T]]靶点发现、[[个体化癌症疫苗]]设计及免疫检查点疗效评估中具有不可替代的临床价值。<br />
</p><br />
</div><br />
<br />
<div class="medical-infobox mw-collapsible mw-collapsed" style="width: 100%; max-width: 360px; margin: 0 auto 30px auto; border: 1.5px solid #94a3b8; border-radius: 12px; background-color: #ffffff; box-shadow: 0 12px 30px rgba(0,0,0,0.1); overflow: hidden;"><br />
<br />
<div style="padding: 18px 15px; color: #ffffff; background: linear-gradient(135deg, #0f172a 0%, #1e40af 100%); text-align: center; cursor: pointer;"><br />
<div style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; letter-spacing: 1.5px;">免疫肽组学 · 技术全息图</div><br />
<div style="font-size: 0.75em; opacity: 0.9; margin-top: 5px; white-space: nowrap;">Immunopeptidomics Workflow (点击展开)</div><br />
</div><br />
<br />
<div class="mw-collapsible-content"><br />
<div style="padding: 15px; text-align: center; background-color: #f1f5f9;"><br />
<div style="display: inline-block; background: #ffffff; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 8px; padding: 15px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.05);"><br />
<br />
[[文件:Immunopeptidomics_Workflow.png|220px|免疫肽组学实验流程]]<br />
</div><br />
<div style="font-size: 0.85em; color: #475569; margin-top: 15px; font-weight: 600;">基于质谱的 HLA 配体鉴定流水线</div><br />
</div><br />
<br />
<table style="width: 100%; border-spacing: 0; border-collapse: collapse; font-size: 0.95em;"><br />
<tr><br />
<th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #475569; font-weight: 600; width: 35%; background-color: #f8fafc;">核心设备</th><br />
<td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #0f172a;">高分辨质谱 (Orbitrap)</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<th style="text-align: left; padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #475569; font-weight: 600; background-color: #f8fafc;">关键步骤</th><br />
<td style="padding: 12px 18px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #0f172a;">HLA 免疫亲和纯化</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<th style="text-align: left; padding: 12px 18px; color: #475569; font-weight: 600; background-color: #f8fafc;">应用产出</th><br />
<td style="padding: 12px 18px; color: #1e40af; font-weight: bold;">真实[[新抗原]]谱</td><br />
</tr><br />
</table><br />
</div><br />
</div><br />
<br />
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #0f172a, #3b82f6); color: #ffffff; padding: 10px 18px; border-radius: 4px; font-size: 1.25em; margin-top: 40px; border-left: 6px solid #1e3a8a;">技术路径与实验逻辑</h2><br />
<p style="margin: 15px 0;"><br />
免疫肽组学通过物理手段直接获取细胞表面的抗原“真实快照”，其核心流程严密遵循以下环节：<br />
</p><br />
<ul style="padding-left: 20px; color: #334155;"><br />
<li style="margin-bottom: 15px;"><strong>样本制备与 HLA 富集：</strong> 利用针对 [[HLA]] 分子（如 W6/32 核心克隆）的特异性抗体，从组织裂解液中免疫亲和纯化 pMHC 复合物。</li><br />
<li style="margin-bottom: 15px;"><strong>肽段洗脱与分离：</strong> 在酸性条件下将抗原肽从 MHC 分子结合槽中洗脱，并利用纳米级液相色谱（Nano-LC）进行组分分离。</li><br />
<li style="margin-bottom: 15px;"><strong>质谱鉴定与序列比对：</strong> 通过串联质谱捕获肽段电荷比与碎片信息，结合个体化的转录组数据（Proteogenomics）实现对[[新抗原]]、[[翻译后修饰]]抗原的精确鉴定。</li><br />
</ul><br />
<br />
<br />
<br />
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #0f172a, #3b82f6); color: #ffffff; padding: 10px 18px; border-radius: 4px; font-size: 1.25em; margin-top: 40px; border-left: 6px solid #1e3a8a;">临床应用视角：算法预测与质谱鉴定的互补</h2><br />
<br />
<h3 style="color: #1e3a8a; border-bottom: 2px solid #e2e8f0; display: inline-block; padding-bottom: 5px; margin-top: 25px;">1. 攻克新抗原预测的“瓶颈”</h3><br />
<p style="margin: 12px 0;"><br />
常规算法（如 NetMHCpan）虽可预判肽段与 MHC 的亲和力，但无法模拟胞内加工与转运的复杂动力学。免疫肽组学提供了真实的物理验证：<br />
</p><br />
<ul style="padding-left: 20px; color: #334155;"><br />
<li style="margin-bottom: 10px;"><strong>剔除无效靶点：</strong> 证实仅有不足 10% 的高亲和力预测肽能真正被提呈于细胞表面。</li><br />
<li style="margin-bottom: 10px;"><strong>发现隐匿靶点：</strong> 识别非经典翻译区（Non-canonical regions）及剪接变异产生的抗原，拓展了[[细胞治疗]]的靶点空间。</li><br />
</ul><br />
<br />
<h3 style="color: #1e3a8a; border-bottom: 2px solid #e2e8f0; display: inline-block; padding-bottom: 5px; margin-top: 25px;">2. 两种分析维度的效能对照</h3><br />
<div style="overflow-x: auto; margin: 30px 0;"><br />
<table style="width: 85%; margin: 0 auto; border-collapse: collapse; border: 1px solid #cbd5e1; font-size: 0.95em; text-align: left;"><br />
<tr style="background-color: #f1f5f9; border-bottom: 2.5px solid #0f172a;"><br />
<th style="padding: 15px; border: 1px solid #cbd5e1; color: #0f172a;">评估维度</th><br />
<th style="padding: 15px; border: 1px solid #cbd5e1; color: #0f172a;">In silico 算法预测</th><br />
<th style="padding: 15px; border: 1px solid #cbd5e1; color: #0f172a;">免疫肽组学鉴定</th><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td style="padding: 12px; border: 1px solid #cbd5e1; font-weight: bold;">数据真实度</td><br />
<td style="padding: 12px; border: 1px solid #cbd5e1;">推测性（高假阳性）</td><br />
<td style="padding: 12px; border: 1px solid #cbd5e1; color: #16a34a;">物理真实（直接证据）</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td style="padding: 12px; border: 1px solid #cbd5e1; font-weight: bold;">覆盖范围</td><br />
<td style="padding: 12px; border: 1px solid #cbd5e1;">限于已知蛋白编码区</td><br />
<td style="padding: 12px; border: 1px solid #cbd5e1;">涵盖非翻译区与异常拼接</td><br />
</tr><br />
</table><br />
</div><br />
<br />
<h2 style="background: linear-gradient(to right, #0f172a, #3b82f6); color: #ffffff; padding: 10px 18px; border-radius: 4px; font-size: 1.25em; margin-top: 40px; border-left: 6px solid #1e3a8a;">全息数字化在免疫肽组学中的演进</h2><br />
<p style="margin: 15px 0;"><br />
现阶段[[辅助决策系统]]已实现对免疫肽组大数据的深度挖掘，旨在：<br />
</p><br />
<ul style="padding-left: 20px; color: #334155;"><br />
<li style="margin-bottom: 12px;"><strong>构建[[全息图谱]]：</strong> 建立肿瘤特异性 HLA 配体数据库，辅助预测[[免疫原性]]。</li><br />
<li style="margin-bottom: 12px;"><strong>动态监测分析：</strong> 追踪[[生物治疗]]前后肿瘤肽谱的动态漂移，识别因[[抗原丢失]]导致的治疗耐药。</li><br />
</ul><br />
<br />
<div style="font-size: 0.9em; line-height: 1.6; color: #1e293b; margin-top: 50px; border-top: 3px solid #0f172a; padding-top: 20px; background-color: #f8fafc; padding: 20px; border-radius: 0 0 12px 12px;"><br />
<strong style="color: #1e3a8a; font-size: 1.1em; display: block; margin-bottom: 15px;">参考文献</strong><br />
<p style="margin: 10px 0; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; padding-bottom: 10px;"><br />
[1] <strong>Purcell A W, et al. (2019).</strong> <em>Quantitative immunopeptidomics reveals a enriched HLA ligand landscape on cancer cells.</em> <strong>Nature Protocols</strong>. <br><br />
<span style="color: #1e293b;">[学术点评]：该文献详尽规范了免疫肽组学的标准实验流程，系该领域的方法论金标准。</span><br />
</p><br />
<p style="margin: 10px 0; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; padding-bottom: 10px;"><br />
[2] <strong>Bassani-Sternberg M, et al. (2016).</strong> <em>Direct identification of clinically relevant neoepitopes presented on native human melanoma tissue by mass spectrometry.</em> <strong>Nature Communications</strong>. <br><br />
<span style="color: #1e293b;">[学术点评]：首次实现在黑色素瘤临床样本中直接鉴定新抗原，奠定了质谱技术在临床转化的基石。</span><br />
</p><br />
<p style="margin: 10px 0; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; padding-bottom: 10px;"><br />
[3] <strong>Kalaora S, et al. (2021).</strong> <em>Identification of bacteria-derived HLA-bound peptides in melanoma.</em> <strong>Nature</strong>. <br><br />
<span style="color: #1e293b;">[学术点评]：创新性地通过肽组学发现肿瘤内微生物来源的 HLA 配体，极大拓展了肿瘤抗原的来源认知。</span><br />
</p><br />
<p style="margin: 10px 0;"><br />
[4] <strong>Schuster H, et al. (2018).</strong> <em>The immunopeptidomic landscape of ovarian carcinomas.</em> <strong>Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)</strong>. <br><br />
<span style="color: #1e293b;">[学术点评]：详述了卵巢癌的免疫肽图谱，为针对该癌种的靶向 T 细胞疗法提供了关键数据库支撑。</span><br />
</p><br />
</div><br />
<br />
<div style="margin: 45px 0; border: 1.5px solid #0f172a; border-radius: 8px; overflow: hidden; font-size: 0.95em;"><br />
<div style="background-color: #0f172a; color: #ffffff; text-align: center; font-weight: bold; padding: 12px; letter-spacing: 2px;">免疫肽组学 · 关联导航</div><br />
<div style="padding: 20px; background: #ffffff; line-height: 2.2; text-align: center;"><br />
[[抗原肽-MHC复合物]] • [[质谱分析]] • [[新抗原预测]] • [[TCR-T靶点筛选]] • [[蛋白质基因组学]]<br />
</div><br />
</div><br />
<br />
</div></div>
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