使用生物信息學工具助力腫瘤免疫治療

使用生物信息學工具助力腫瘤免疫治療2023/6/91

項目介紹

-1.納米抗體數(shù)據(jù)庫的構建及序列分析一、納米抗體背景

-從抗體到納米抗體多克隆抗體單克隆抗體基因工程抗體駱駝重鏈抗體納米抗體3

VHH（PDBID:4W6W）

VH（PDBID:1IGT）CDR2CDR3CDR1CDR2CDR3CDR1人源VH和駱駝VHH結構圖一、納米抗體背景-納米抗體的特征：高溶解性高穩(wěn)定性、易復性高親和力、特異性組織滲透能力強表達量高、易純化免疫原性低、人源化簡單半衰期短，可通過Fc融合、白蛋白融合延長半衰期WeslolowskiJ,etal.MedicalMicrobiologyandImmunology.2009一、納米抗體背景-納米抗體的優(yōu)勢大部分條目未注釋抗原信息注釋信息不全面，搜索結果不精準一、納米抗體背景-納米抗體數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)狀收錄全面搜索簡單用戶友好注釋充分定期更新常用工具InstituteCollectionandAnalysisofNanobodies一、納米抗體背景-建立iCAN納米抗體數(shù)據(jù)庫的必要性二、納米抗體數(shù)據(jù)庫1.數(shù)據(jù)收集和整理2.iCAN網(wǎng)站介紹二、納米抗體數(shù)據(jù)庫

-數(shù)據(jù)收集和整理313個條目237篇中文專利527篇英文專利2534個納米抗體MySQL數(shù)據(jù)庫

構建數(shù)據(jù)庫、序列分析抗原及表位信息來源信息、序列信息、功能、抗原信息等Python程序二、納米抗體數(shù)據(jù)庫

-iCAN網(wǎng)站介紹iCAN網(wǎng)站架構圖Mainpage

SearchpageStructurepageSubmitpageBlastClustalomegaMotiftoolCDRPredictiontoolFridyPC,LiY,KeeganS,etal.NatMethods.2014Translationtool

第二部分

平臺項目介紹

-2.肝癌基因組研究中國人群乙型肝炎病毒基因組突變誘發(fā)原發(fā)性肝癌的機制研究一、獲得HBV病毒與肝癌發(fā)生相關的候選熱點突變；二、通過使用結構生物信息學方法，分析候選HBV突變導致免疫逃逸的機制；三、通過比較HBV病毒基因組和宿主肝癌基因組特征，分析候選HBV突變與宿主基因組共進化機制一、公共數(shù)據(jù)揭示熱點突變整理了目前已經(jīng)發(fā)表的全部HBV基因組突變信息。在2536個HBV相關研究中，整理出符合要求的157個研究總計12572個HBV病毒基因組信息。結合HBV病毒數(shù)據(jù)庫HBVdb的信息，明確不同基因型HBV病毒的熱點突變和突變類型。突變分布和類型C型HBV病毒基因組結構及其編碼的蛋白質。第一層外圈（藍色）表示全部突變類型的突變信息。突變位置通過相應的坐標定位于HBV病毒C基因型的基因組及其編碼蛋白質，突變頻率使用柱的高度表示。最外層的綠色的圈展示了C→T的熱點突變的位置及其相應的頻率一、公共數(shù)據(jù)揭示熱點突變我們發(fā)現(xiàn)HBV的突變主要集中在X基因區(qū)，PreS1區(qū)等區(qū)域。通過與已知的HBV病毒特應性的CD8+T細胞的抗原表位數(shù)據(jù)庫Hepitopes進行比較，發(fā)現(xiàn)部分突變是改變了CD8+T細胞識別的HBV抗原表位的突變。我們篩選熱點突變（多于10個獨立研究或者多于100例以上的樣本共有的突變），較為常見的突變包括G1896A，A1762T，G1764A，C1653T，T1753V(C或A或G)尤其是位于X基因的basalcorepromoter(BCP)的雙突變A1762T/G1764A在18個獨立研究中呈現(xiàn)高頻率的出現(xiàn)。二、分析候選HBV突變在導致肝癌發(fā)生中的免疫逃逸機制分析HBV病毒突變改變其抗原肽與MHCI類分子結合的親和力。預測候選突變序列產(chǎn)生的可能的抗原肽序列。確定與抗原肽結合的MHCI類分子的信息。使用分子對接和分子動力學方法，預測HBV病毒突變的抗原肽與MHCI類分子結合的親和力改變情況。分析哪些HBV突變可能通過改變其抗原肽與MHCI類分子的結合力而產(chǎn)生免疫逃逸。二、免疫逃逸機制

-預測HBV突變產(chǎn)生的抗原肽使用netMHCPan，PickPocket和netMHCstabpan等開源生物信息學工具預測候選HBV病毒序列作為抗原肽的可能性。以此結果作為參考。同時，編寫程序針對HBV突變序列，生成9肽的重疊多肽庫（每兩個相鄰多肽均有8個氨基酸序列的重疊），作為待檢測的HBV突變抗原肽文庫，用于后面分子對接和分子動力學模擬。二、免疫逃逸機制

-確定MHCI類分子序列針對有病人基因組序列的情況，我們通過分析病人基因組序列，使用Polysolver,HLAMiner或OptiType方法來獲得病人的MHCI類分子的情況。針對僅有HBV病毒序列而無宿主基因組的情況，我們將根據(jù)Han-MHC數(shù)據(jù)庫中MHC的序列信息，在每個等位位點，選取中國人群中頻率最高的序列作為設定的MHCI類分子的序列。構建設定的MHCI類分子的蛋白結構。用于后續(xù)的分析。分析從TheCancerGenomeAtlas（TCGA）數(shù)據(jù)庫中獲得的377例歐美原發(fā)性肝癌人群的HBV病毒基因組序列特征和病人HLA類型，并與中國人群的數(shù)據(jù)進行比較，確定中國人群在HLA序列，感染HBV病毒株亞型，HBV突變類型，及其肝癌細胞基因組特征等方面的特異性。二、免疫逃逸機制

-確定MHCI類分子序列中國人群的肝癌病人易感的HBV株型和HBV病毒相關肝癌的HLA位點具有種族特異性。我們對1507例HBV相關的肝癌與1560例HBV病毒攜帶者的病毒基因組進行了分析，確定了HBV病毒感染亞型以B型和C型為主，尤其是C型在我們研究的肝癌病人樣本中高達80.6％。針對HLA信息，我們使用polysolver工具分析了我們研究的81例病人的HLA的A，B，DR的等位基因類型。我們發(fā)現(xiàn)這81例中國人群的HLA的A2的類型主要為A2*02:03，A2*02:07等，不同與歐美人群常見的A2*02:01亞型。二、免疫逃逸機制

-分子對接和分子動力學模擬抗原肽與MHCI類分子的親和力使用薛定諤軟件（SchrodingerSuites2017）中PeptideDocking和Bioluminate模塊進行分子對接（docking）。使用薛定諤軟件中Desmond模塊進行分子動力學模擬，以開源程序GROMACS的分子動力學模擬結果作為參考。使用分子對接和分子動力學方法，預測HBV病毒突變的抗原肽與宿主MHCI類分子結合的親和力和穩(wěn)定性。篩選出改變與MHCI類分子的親和力的HBV突變。二、免疫逃逸機制

-分子對接預測抗原肽與MHCI類分子的親和力選取HBV病毒核心蛋白產(chǎn)生的抗原肽（hepatitisBcore(HBc)18-27，F(xiàn)LPSDFFPSV，peptide1）及其突變后產(chǎn)生的兩個新的抗原肽(FLPNDFFPSA，peptide2，F(xiàn)LPADFFPSI，peptide3)與HLA-A2.1亞型的MHCI類分子進行分子對接。肽1與MHCI類分子蛋白的結合模式圖肽1與MHCI類分子蛋白殘基的相互作用圖二、免疫逃逸機制

-分子動力學模擬抗原肽與MHCI類分子的親和力以對接結合模式為初始構象，針對三個肽與MHCI類分子抗原肽結合結構域（2-182號殘基）進行了10ns分子動力學模擬。采用MMGBSA方法分別對肽1以及突變肽2，3與MHCI蛋白的復合物體系進行了結合自由能計算，計算結果分別為-81.99，-70.11，-72.79kcal/mol。預測的結合能力為肽1>肽3>肽2，與實驗的結果具有較好的一致性（J.Exp.Med,Vol.180,1994）二、免疫逃逸機制

-分子動力學模擬抗原肽與MHCI類分子的親和力為了確定MHCI類分子蛋白與抗原肽結合的關鍵殘基，采用能量分解方法分析了體系中每個殘基對結合自由能的貢獻。第4位殘基從S突變?yōu)镹、A時，結合自由能貢獻從-1.26kcal/mol改變?yōu)?0.54、-0.39kcal/mol；第10位殘基從V突變?yōu)锳、I時，結合自由能貢獻從-4.13kcal/mol改變?yōu)?0.15、-5.77kcal/mol。從結合模式與結合自由能分析，