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新生抗原是肿瘤细胞中的非同义突变经转录翻译及加工得到的多肽。由于正常细胞不会表达肿瘤新抗原，因而新抗原特异性免疫反应不会经历中枢耐受机制和外周耐受机制，所以理论上新抗原是具有广泛治疗前景和临床应用价值的免疫治疗靶点。然而，如何从这些数据中快速准确鉴定候选新抗原并筛选出具有高免疫原性的新抗原肽是肿瘤免疫治疗领域一个亟待解决的问题。目前已有的工具方法如pVAC-seq，MuPeXI，neopepsee等，在一定程度上解决了新抗原鉴定的问题，但对候选新抗原的有效筛选和排序仍存在不足，无法准确评估新抗原的体内真实免疫原性。
针对上述新抗原鉴定筛选过程中存在的问题，刘琦教授课题组提出了一个新颖有效的肿瘤新生抗原排序筛选计算框架pTuneos，用于从高通量测序数据中有效地预测新抗原并对其真实免疫原性开展评估和排序，即进一步基于新抗原产生、递呈和识别过程中的全面特征构建一种新抗原免疫原性排序优化函数。该打分函数可以对于第三步所筛选的新抗原列表作优化，用于评估新抗原在肿瘤中的真实免疫原性。随后，本研究通过收集到的免疫原性体内体外金标准数据集、TIL浸润数据集、TCGA肿瘤数据集、免疫检查点抑制剂治疗数据集，全面验证了计算框架的有效性，并初步证明了本工作定义的新抗原免疫原性打分函数可以作为有效的肿瘤免疫治疗预后标志物，并且优于已知的TMB，TNB等预后标志物。pTunes整个架构采用多线程并行加速，提高了高通量测序数据处理的速度，并提供docker版本供用户快速部署使用。
刘琦教授课题组以人工智能和组学分析计算技术为基础，重点关注肿瘤精准医学、基因编辑和药物研发领域的交叉问题研究。目前针对肿瘤新抗原的计算筛选开展了一系列研究：包括系统研究基因融合（gene fusion）来源的新抗原在不同肿瘤中的分布情况及免疫原性；系统探讨了不同来源肿瘤新抗原的计算及应用问题等。
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