
作者:Kroopa Joshi ,Martina Milighetti and Benjamin
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Abstracts
/ 摘要
T 细胞受体 (TCR) 测序已成为分析宿主-肿瘤相互作⽤的⼀项强⼤新技术。
NextGen 测序技术的进步,加上强⼤的新型⽣物信息学⼯具,可以对越来越多的各种实体癌患者的肿瘤和⾎液样本进⾏定量和可重复的表征。
在这篇综述中,我们将考虑如何从这些TCR序列中提取出综合指标(诸如T细胞克隆性和多样性),并用于深入了解免疫检查点阻断的作用机制。此外,我们还探讨了TCR共享序列分析如何能帮助定义抗肿瘤免疫反应的空间和时间上的异质性。
最后,我们总结如何分析TCR的序列和结构。无论是单个TCR还是一系列相关的TCR数据集,都可以用来注释抗原特异性,这对开发个性化的细胞免疫疗法具有重要意义。
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Content
/ 正文
【背景介绍】
T细胞受体 ( TCR ) 测序是一种可以表征抗肿瘤免疫反应的深度、强度和动态监测的强有力的工具。
二代 (NextGen) 测序技术和相关⽣物信息学流程的进步显着提⾼了TCR 库研究的灵敏度、准确性和定量限,从⽽产⽣了⼤量的出版物和相关数据集。
然⽽,在从TCR库的静态快照中推断动态和抗原特异性方面仍然存在重大的计算挑战。
在这⾥我们回顾了应⽤ TCR 库分析来跟踪宿主对免疫治疗检查点阻断的免疫反应方面的进展。在不断变化的肿瘤微环境中跟踪反应的演变和异质性,并揭示T细胞抗原特异性。
TCR测序分析未来方向
尽管这些研究将 TCR 库测序与识别⽬标抗原的功能相结合,但通过功能⽅法对 TCR 进⾏注释,仍然极具挑战性、劳动强度⼤且成本⾼,限制了其在少数资⾦特别充⾜的研究中⼼之外的临床研究中的应⽤。
因此,⼈们对仅从序列预测单个 TCR 的肽 MHC (pMHC) 抗原特异性产⽣了浓厚的兴趣,这是⼀项极具挑战性的计算挑战。
⼏项研究[25,31,32]表明,结合相同表位的 TCR 显⽰出保守的序列基序,尤其是在 CDR3 中,即与肽表位形成最⼴泛接触的 TCR 区域[33,34]。
我们和其他⼈已经使⽤各种序列相似性指标来开发 TCR 聚类算法,以深⼊了解 TCR 的抗原特异性[35‒38]。⼀旦已知簇中某些成员的抗原特异性,这是⼀种识别库中相关序列的有效⽅法(图3b)。例如,聚类算法 GLIPH2 最近已被⽤于在两个独⽴的 NSCLC 数据集中寻找 TCR 特异性组,并结合实验性抗原发现能够识别对肿瘤抗原起反应的 T 细胞[39]。
编码可⽤ TCR 抗原对序列信息的更复杂的机器学习⽅法也可⽤于预测 TCR 特异性(图3c) [ 25,31,40,41,42,43 ]。⼤多数可⽤的算法都需要对现有数据集进⾏预测训练,也就是说,需要⼀组已知可识别特定表位的 TCR,才能确定新的 TCR 是否会与同⼀抗原结合。然⽽,抗原特异性相关序列往往是未知的,从⽽限制了这些的实际应⽤⽅法。
为了克服这⼀挑战,尝试对序列使用机器学习[44,45,46]算法预测未知 TCR 和抗原表位的结合概率。值得注意的是,不同的算法需要不同的输⼊:ERGO 和 ImRex 只需要 CDR3b 和肽序列;GLIPH 依赖于 CDR3b 序列和 V 基因的使⽤;当两条链都包含有关三个 CDR 区域(以及 CDR2 和 CDR3 之间的第四个区域)的信息时,TCRdist 显⽰出最佳性能。
相反,基于结构的分类器基于整个复合体的(预测的)构象的属性进⾏预测,这将取决于两个 TCR 链的序列和结构(包括 CDR 环,还包括框架特征确定循环定位)。由于配对的 ab 链对于结构⽅法是必需的,因此序列分类器更容易适⽤于不提供配对信息的 TCR seq 信息。
然⽽,需要进⼀步的⼯作来将这些计算⽅法的准确性提⾼到它们对肿瘤免疫学具有直接价值的程度。



图3:TCR-抗原配对的计算⽅法
(a) 聚类算法。聚类算法在⼀个序列中找到序列相似的 TCR,因此可能具有抗原特异性。根据它们的序列计算每对 TCR 之间的距离度量,如果距离低于某个阈值,则将它们分配到同⼀集群
(b) TCR 特异性簇。聚类算法的扩展是为每个簇分配特异性,即簇中的 TCR 已知可识别的肽抗原。然后可以根据从每个簇的成员计算的距离将具有未知特异性的新 TCR 分配给特异性簇
(c) 结合概率的预测。分类器在⼀组已知的 TCR-抗原对以及⼀组已知的⾮结合物上进⾏训练。对于新的 TCR-抗原对,分类器将输出 TCR 结合特定肽的概率
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Conclusions
/ 总结
TCR测序正⽇益成为癌症免疫学家武器库中不可或缺的⼀部分。
随着测序成本进⼀步下降,方案变得更加标准化,计算⼯具更加可靠和方便使用,TCR测序将越来越多地在临床上得到应用,⽤于监测疾病复发和进展,评估对全⾝治疗的反应和患者分层。
然而,也许TCR分析最强大的影响将来自人工智能最新进展的应⽤,这最终将允许在抗肿瘤免疫反应的抗原与免疫组基因进行注释,这将对实体肿瘤患者的细胞疗法的开发具有重要的临床意义。
参考文献(略)
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