肿瘤新抗原及其特异性T细胞受体的生物信息预测和定向进化研究
结题报告
批准号:
31971371
项目类别:
面上项目
资助金额:
58.0 万元
负责人:
周展
依托单位:
学科分类:
共性生物技术
结题年份:
2023
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
周展
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中文摘要
癌症是危害人类健康的重要疾病,至今尚未被攻克。肿瘤免疫治疗展现出了良好的治疗效果,其中抗原靶点的选择至关重要。肿瘤体细胞突变产生的肿瘤特异性新抗原,可被T细胞受体(TCR)特异性识别从而引起T细胞响应,是肿瘤免疫治疗的潜在理想靶点。但是新抗原特异性TCR存在亲和力低、难以可溶性表达的问题,限制了其开发成为抗肿瘤药物的潜力。本项目拟通过人工智能技术建立精准的肿瘤新抗原预测和免疫原性评价体系,并建立新抗原与TCR相互识别的结构和序列预测模型;通过对新抗原和TCR可溶性表达建立体外亲和力评价模型并建立蛋白质序列-活性相关性驱动的TCR分子定向进化策略,利用机器学习指导TCR的亲和力成熟;利用噬菌体展示技术构建噬菌体TCR文库,筛选获得高特异性高亲和力的TCR分子,并在此基础上实现TCR的可溶性表达,为肿瘤精准靶向治疗药物的研发提供新的方案。
英文摘要
Cancer is an important disease that endangers human health and has not been conquered. Cancer immunotherapy has shown good therapeutic effects, in which the selection of targets is of critical importance. Tumor-specific neoantigens, generated by somatic mutations in tumor cells, can be recognized by neoantigen-specific T-cell receptors (TCR) and stimulate T cell response. Therefore, tumor-specific neoantigens are ideal potential targets for cancer immunotherapy. However, the problems like low-affinity and insoluble expression of TCR restrict the potential of its development as anti-cancer drugs. In this project, we aim to screen specific TCRs that targeting high-quality neoantigens. We intent to utilize the artificial intelligence based methods to construct the computational architecture for precision neoantigen prediction, immunogenicity evaluation, and TCR-neoantigen interaction analysis. We would also establish the affinity evaluation method for TCR and neoantigen interaction by soluble expression of TCR and neoantigen. Then, we intent to construct the protein sequence-activity relationship driven TCR directed evolution approach, and use machine learning to guide the affinity maturation of TCR. We would construct TCR phage libraries and use phage display technology to screen high-specificity and high-affinity TCR molecules. On this basis, we want to further realize soluble expression of TCR. We hope to provide a new strategy for the development of targeted therapeutic drugs for cancer precision medicine through the study of this project.
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1021/acs.bioconjchem.0c00548
发表时间:2020-11
期刊:Bioconjugate chemistry
影响因子:4.7
作者:Chixiao Qiu;Xuefei Bai;Ying Shen;Zhan Zhou;L. Pan;Ying-chun Xu;Wenbin Zhao;Shuqing Chen
通讯作者:Chixiao Qiu;Xuefei Bai;Ying Shen;Zhan Zhou;L. Pan;Ying-chun Xu;Wenbin Zhao;Shuqing Chen
DOI:10.2217/pgs-2019-0184
发表时间:2020-06-01
期刊:PHARMACOGENOMICS
影响因子:2.1
作者:Zhao, Wenyi;Wu, Jingcheng;Zhou, Zhan
通讯作者:Zhou, Zhan
DOI:2023.10.1093/bib/bbad207
发表时间:2023
期刊:Briefings in Bioinformatics
影响因子:--
作者:Guixin Cai;Wenyi Zhao;Zhan Zhou;Xun Gu
通讯作者:Xun Gu
DOI:10.1101/2020.05.24.096164
发表时间:2020
期刊:Frontiers in Pharmacology
影响因子:5.6
作者:吴静成;陈文凡;周晶晶;赵文艺;孙一晟;朱函坪;姚萍萍;陈枢青;蒋健敏;周展
通讯作者:周展
DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107247
发表时间:2023
期刊:Computers in Biology and Medicine
影响因子:--
作者:Xue Zhang;Jingcheng Wu;Joseph Baeza;Katie Gu;Yichun Zheng;Shuqing Chen;Zhan Zhou
通讯作者:Zhan Zhou
基于多组学数据和预训练模型的肿瘤驱动因素识别方法研究
  • 批准号:
    32370712
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    周展
  • 依托单位:
新冠病毒广谱中和抗体的筛选和优化研究
  • 批准号:
    LHDMZ22H300002
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    周展
  • 依托单位:
基于人工智能的肿瘤新抗原预测方法研究
  • 批准号:
    LY19H300003
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2018
  • 负责人:
    周展
  • 依托单位:
人类转录因子基因家族调控网络进化模式研究
  • 批准号:
    31501021
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万元
  • 批准年份:
    2015
  • 负责人:
    周展
  • 依托单位:
国内基金
海外基金