开发出预测癌症疫苗关键“新生抗原”的深度学习模型

三星首尔医院全景。三星首尔医院供图

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【亚洲经济 记者 Lee Gwanju】韩国本土研究团队在抗癌疫苗开发中至关重要的靶点筛选技术方面取得成功，开发出了相关核心技术。这是通过构建一种能够预测具有免疫反应性的新生抗原的深度学习模型，攻克了抗癌疫苗开发中的一大难题。

三星首尔医院表示，血液肿瘤内科教授 Lee Sehun 与韩国科学技术院生物与脑工程系教授 Choi Jeonggyun、PentaMedix公司共同构建了一个可用于预测个体化抗癌疫苗有效新生抗原的深度学习模型，并阐明了其抗癌反应机制。相关研究论文已刊登在国际学术期刊《自然·遗传学》（Nature Genetics）最新一期。

研究团队说明称，他们利用深度学习开发出一种发掘可诱导T细胞免疫反应的疫苗靶点的方法，并通过大规模癌症基因组数据、免疫治疗患者数据和动物实验等验证了其有效性。该方法不仅是首个能够将T细胞反应性纳入考量进行预测的技术，而且被评价为大幅提升了目前受技术瓶颈限制的Ⅱ类主要组织相容性复合体（MHC class II）的预测准确度。

主要组织相容性复合体（MHC）与来源于癌细胞突变的蛋白质片段结合，生成与正常细胞不同的抗原。据悉，理论上由此产生的新生抗原可达数百种。然而，真正能够发挥抗原作用、让作为免疫细胞的T细胞识别并攻击癌细胞的，仅是其中一小部分，因此准确筛选出能够诱导攻击癌细胞的新生抗原尤为关键。

研究团队通过深度学习方式解决了这一问题。他们让模型学习突变蛋白与MHC蛋白氨基酸之间结构结合的特性，从而开发出可预测T细胞反应性的深度学习模型，并验证了其有效性。尤其是本次研究聚焦于Ⅱ类MHC的反应性，引发了高度关注。MHC分为存在于大多数细胞上的Ⅰ类，以及存在于B细胞、巨噬细胞等抗原提呈细胞上的Ⅱ类。迄今为止的分析方法，在发掘新生抗原时主要以Ⅰ类为基础；对于Ⅱ类，由于技术上的局限，难以准确判断其是否能与T细胞受体结合并激发免疫反应。

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Lee教授表示：“本研究结果显示，虽然Ⅱ类MHC介导的CD4 T细胞免疫系统近来重要性日益凸显，但因预测困难而未能用于治疗，如今已可将其应用于抗癌治疗。”他还称：“既然新冠疫苗中信使核糖核酸（mRNA）疫苗平台已经得到验证，希望这也能推动‘癌症疫苗商业化’。”PentaMedix代表 Jo Daeyeon表示：“我们将努力把此次开发的平台应用于抗癌疫苗开发，用于筛选高效的‘个体化抗癌治疗靶点’。”

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