基于CTL表位免疫识别的结构信息表达及构效关系建模

基于CTL表位肽的多肽疫苗，它作为完整抗原的一部分，不具备传染疾病的危险性，并可以大量合成生产，已成为未来抗肿瘤及病毒感染疫苗发展的重要方向之一。其中，CTL表位的准确鉴定是至关重要的，为加快CTL表位筛选速度，国内外许多实验室开展了CTL表位预测技术的研究。.但目前关于CTL表位预测研究仍存在以下不足：①对表位结构信息表达不够准确；②大多数预测方法仅针对某一超型，不宜用于设计针对多数人群的疫苗；③未结合蛋白酶切预测、TAP转运预测，使预测的准确性不高。.本项目针对目前表位预测存在的问题，拟运用量子化学、分子力学及分子动力学等技术建立新的表位结构信息表达方法，以此为基础借助人工智能算法建立基于CTL免疫应答过程的集蛋白酶体酶切位点预测、TAP转运肽预测及与HLA-I分子间亲和性预测为一体的新的表位预测筛选方案，探讨寻求不同HLA-I超型共同表位的方法，为基于表位的疫苗设计奠定基础。