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HLA結合性ネオ抗原予測を用いたがんの免疫療法への応答性予測の数理的解析

使用 HLA 结合新抗原预测来预测癌症免疫治疗反应的数学分析

基本信息

批准号：
22K12260
负责人：
長谷川嵩矩
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Tokyo Medical and Dental University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

2022年度は、既存研究を組み合わせることで、HLA Class 1結合性ネオ抗原の統合解析を行った。これまで多くのHLA Class 1結合性ネオ抗原の予測手法が開発されており、結合親和性・免疫原性に加えて、変異のsub-clonality評価、HLA-ペプチド複合体の安定性評価、ペプチドの切断部位予測など多くの補助的方法も散発的に提案・採用されているが、これらを網羅的かつ統合的に実践するアプリケーションは存在しない。そのため、まずこれら既存研究を評価した上で、複数の手法を合わせてHLA Class 1結合性ネオ抗原の網羅的解析することで、ネオ抗原候補を同定する一連のパイプラインを作成した。次に、TCGA/ICGCデータベースから得られたがん腫瘍検体のWGS/WESデータ、並びにRNAseq.データを構築したパイプラインに適用することで、ネオ抗原の腫瘍ごとの絶対数を計測した。得られた値を、免疫チェックポイント阻害薬などが効果的であるとされている腫瘍とそうではない腫瘍に分けて差を評価したところ、ネオ抗原の絶対数に関して傾向が見られた。このような指標はtumor burdenと言われており、過去の研究においても評価されてきた指標であるが、複数の指標を用いてネオ抗原を予測したことで、より際立った結果が得られたものと考えている。TCGA/ICGCデータベースには薬剤の投与データも存在するため、免疫療法（主に免疫チェックポイント阻害薬）に奏功と得られた指標の関連性に関して評価を実施した。

In 2022, existing research will be combined to conduct a comprehensive analysis of HLA Class 1 binding biological antigens. Therefore, a variety of HLA Class 1 binding antigen prediction methods have been developed, binding affinity, immunogenicity enhancement, variable sub-clonality evaluation, HLA-selection complex stability evaluation, selection of cut site prediction, and multiple support methods. The analysis of HLA Class 1 binding antigen network is based on the evaluation of existing studies and the preparation of a series of antigen candidates. TCGA/ICGC data acquisition and analysis of WGS/WES data acquisition and analysis of RNAseq. data acquisition and analysis For example, if you want to get rid of the virus, you can use the virus to prevent it. This indicator is used to predict the occurrence of tumor burden. TCGA/ICGC is responsible for the evaluation of the relevance of immune therapy (primary immunotherapy) to the delivery of drugs.