一种信息学算法快速筛选肿瘤特异抗原的方法-【新闻】

一种信息学算法快速筛选肿瘤特异抗原的方法

近日，由北京大学医学部免疫学系的研究人员和美国贝勒医学院合作，在筛选肿瘤特异抗原方面取得重要成果。最新代表性研究论文于近日在线发表在《癌症研究》（Cancer Research）上。

肿瘤特异抗原（Tumor-specific antigen, TSA）具有在正常组织低表达，而在肿瘤组织中高表达的特点，对肿瘤的早期诊断和肿瘤免疫治疗都十分关键。部分肿瘤特异抗原被证明能有效诱导体内免疫应答，在肿瘤疫苗的研制中有重要价值。

筛选肿瘤特异抗原的传统方法包括抑制性删减杂交（SSH）和重组cDNA表达文库的血清学分析（SEREX）等，实验周期较长，且成本偏高。该研究团队首先采用生物信息学策略筛选肿瘤特异抗原，通过分析在临床上已经得到认可的肿瘤特异抗原的表达谱特点，开发出一套独特的算法HEPA（heterogeneous expression profile analysis），能有效从基因组中筛选出肿瘤中高表达的基因，并用实验方法进行验证，初步得到19个肿瘤特异抗原。研究人员随后开发了一种新的筛选血清中抗体的方法PARSE (Protein A/G based reverse serum ELISA) ，用以检测肿瘤患者血清中针对肿瘤特异抗原的自身特异性抗体。通过PARSE方法，研究人员发现在4~11的肺癌患者血清中，有针对四个新肿瘤抗原的自身特异性抗体，而在健康人血清中罕见。在两组独立的肺癌病人血清中，四种自身特异性抗体的联合ROC曲线下面积均达0.71以上，提示可以作为诊断肺癌的联合标志物。

该研究提供了从分析肿瘤特异抗原表达谱特点入手，开发信息学算法快速筛选肿瘤特异抗原，到表达谱验证，检测肿瘤患者体液免疫反应阳性率，再到肿瘤标志物联合诊断的一套完整思路，对肿瘤的早期诊断和肿瘤疫苗的研制都具有重要参考价值。

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