NAR︱徐娟团队识别非编码区域的HLA呈递的免疫表位图谱

撰文︱蔡阳阳责编︱方以一，王思珍编辑︱杨彬薇

T细胞免疫疗法是利用免疫系统来识别和消除肿瘤细胞，T细胞对肿瘤细胞的识别依赖于人类白细胞抗原（human leukocyte antigen，HLA）对肿瘤肽的呈递[1]。在靶细胞表面，HLA结合的肽通常被称为表位，而他们的亲本蛋白则被称为抗原。HLA的两类分子所呈递的表位也略有不同。HLA-I类分子呈递8-12mer长的内源性表位，并与CD8+T细胞互作；而HLA-II类分子通常呈递8-25mer长的外源性表位，并与CD4+T细胞互作。用于癌症免疫治疗的典型肿瘤抗原被广泛探索，是由编码基因开放阅读框（open reading frames，ORF）编码的蛋白质加工而成。近期研究表明，非编码区存在很多的ORF（简称ncORF），它们的翻译产物经过蛋白酶体的加工也可以形成免疫表位，与HLA蛋白结合，引发抗肿瘤免疫反应（图1）[2-4]。这些来自非编码区域且与HLA相结合的表位被称为非经典表位。研究揭示非经典表位具有强的肿瘤特异性，在多种癌症中能产生有效且安全的抗肿瘤免疫反应。但是，非经典表位还未被系统的识别，缺乏一个专门识别和分析非经典表位的综合数据资源平台。

图1 非经典表位被呈递与识别的模式图

（图源：Yangyang Cai, et al., NAR, 2022）

2022年9月13日，哈尔滨医科大学李霞教授和徐娟教授课题组在Nucleic Acids Research（NAR）上发表了题为“IEAtlas: an atlas of HLA-presented immune epitopes derived from non-coding regions”的研究。该研究首先整合构建了ncORF信息，同时广泛收集了目前公共可用的质谱检测的HLA免疫肽组数据集，进一步识别了ncORF加工而成的非经典表位，并对非经典表位的免疫原性、肿瘤特异性等进行了评估。此外，IEAtlas还提供了非经典表位的生化特性以及不同癌症类型和正常组织中相应基因的临床相关性。该研究将为研究非经典表位的免疫原性和研发治疗性癌症疫苗提供宝贵的数据资源。IEAtlas访问网址为：http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/IEAtlas/index.jsp。

在本课题组2022年发表的lncRNA翻译多肽工作的基础上（Translnc http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/TransLnc/），文章作者进一步整合了来自于RPFdb和nuORFdb数据库中Ribo-seq支持的ncORF信息，将其作为识别非经典表位的理论肽库。基于非经典表位的理论肽库和人类经典蛋白质组注释，作者重新分析了目前可获取的质谱检测的免疫肽组数据，系统识别了每个样本中非编码表位，涉及15种癌症和30个正常组织的2744个样本(图2A)。该研究构建的非编码表位图谱包括从癌症和正常组织识别的174465个和94375个非经典表位，分别与HLA-I和HLA-II结合(图2B,C)。这些非经典表位主要来源于癌症或正常组织中的lncRNA，5' uORF和3' Overlap dORF（图2D）。

图2 IEAtlas的整体设计示意图

（图源：Yangyang Cai, et al., NAR, 2022）

为了探究这些非经典表位的免疫原性，作者使用了三种常用的计算方法进一步识别了被HLA结合呈递且被TCR识别的非经典表位。作者分别利用NetMHCpan （v.4.1）和NetMHCIIpan（v.4.0）预测非经典表位与HLA-I类分子或HLA-II类分子的结合亲和力，得到与HLA-I或II强结合和弱结合的非经典表位。作者还利用NetMHCStabpan（v.1.0）评价非经典表位与HLA-I类分子的结合稳定性，识别稳定结合的表位。然后，作者通过多态热力学模型进一步评估非经典表位被TCR识别的概率。满足上述要求的非经典表位被过滤，定义为具有免疫原性的非经典表位。IEAtlas识别了与HLA-I或HLA-II类分子相结合的54017个或51015个免疫原性非经典表位。

此外，抗原本身的生化属性与其免疫原性也紧密相关。为了加深对非经典表位免疫原性的理解，IEAtlas还提供了非经典表位的生化属性，包括非经典表位的氨基酸组成，平均疏水性，极性，净电荷等性质。最后，为了使用者能从多角度去识别潜在的治疗性癌症疫苗，作者提供了不同癌症类型和正常组织中相应亲本基因的临床相关性。

作者以黑色素瘤中假基因RP11-726G1.1和黑色素瘤抗原家族基因MAGEA11为例，阐述了非编码表位的重要性。例如，RP11-726G1.1共产生三个非经典表位，在四套独立的黑色素瘤数据中的多个样本中均能识别，这也意味着衍生自RP11-726G1.1的ncORF的非经典表位在黑色素瘤患者中是广泛存在的（图3A）。抗原肽的识别通常要求其亲本基因只在肿瘤组织中表达，在正常组织中不表达。这里，我们也揭示RP11-726G1.1在TCGA-SKCM与GTEx中的表达显示，其仅在皮肤黑色素瘤和睾丸组织中高表达（图3B）。进一步地，本工作结合正常组织检测的免疫肽数据，发现RP11-726G1.1的非经典表位在正常组织中未被识别（图3C）。这些结果揭示RP11-726G1.1的非经典表位具有强的肿瘤特异性。另外，作者发现非经典表位“LSRPPLSTM”和“SYLRRHLDF”都可由HLA-I类分子稳定结合并呈递，最终被TCR识别（图3D）。生化属性特征方面，这些表位显示正净电荷，有类似于抗菌肽的特征（图3E）。综上，这些结果表明RP11-726G1.1加工而成的两个非经典表位很可能是新的睾丸癌抗原。

图3  衍生自RP11-726G1.1表位的详细信息

（图源：Yangyang Cai, et al., NAR, 2022）

基于此思想，作者进一步在每个癌症中识别了这种具有强肿瘤特异性的新表位，进一步归为三类：1）在正常组织中不与HLA结合且其亲本基因也在正常组织中不表达；2）在正常组织中与HLA结合但其亲本基因在正常组织中不表达；3）在正常组织中不与HLA结合但其亲本基因也在正常组织中表达（图4）。结果表明癌症中普遍存在非经典表位，它们将为研发治疗性癌症疫苗提供宝贵的数据资源。

图4 不同癌症类型中不同类别的免疫原性非经典表位分布图

（图源：Yangyang Cai, et al., NAR, 2022）

文章结论与讨论，启发与展望IEAtlas是首个基于癌症和正常免疫肽组数据系统构建来自非编码区的免疫原性非经典表位的数据资源平台，并提供了多个可视化结果以帮助理解它们在癌症免疫中的作用。作者系统构建了15个癌症类型中的非编码表位图谱，整合多组学数据、多角度评估其免疫原性，这些数据信息将助力癌症免疫研究者优化出更合适的癌症表位候选。研究者可在此基础上，进一步验证候选癌症表位与其所诱导产生的活化T细胞特异性结合的能力等。该平台提供的信息资源将有利于推动癌症免疫治疗的进展，对研究人员筛选候选癌症表位具有重大意义。

原文链接：https://doi.org/10.1093/nar/gkac776

往期文章精选优质科研培训课程推荐【1】R语言临床预测生物医学统计专题培训（10月15-16日，北京·中科院遗传与发育生物学研究所）【2】临床预测模型构建与论文撰写：从入门到精通实战训练营（2022年10月4-7日，腾讯会议）欢迎加入“岚翰生命科学”

参考文献（上下滑动阅读） 

[1] Leko V., Rosenberg S.A. Identifying and targeting human tumor antigens for T cell-based immunotherapy of solid tumors. Cancer Cell. 2020; 38:454–472.

[2] Ehx G., Larouche J.D., Durette C., Laverdure J.P., Hesnard L., Vincent K., Hardy M.P., Theriault C., Rulleau C., Lanoix J. et al.  Atypical acute myeloid leukemia-specific transcripts generate shared and immunogenic MHC class-I-associated epitopes. Immunity. 2021; 54:737–752.

[3] Ouspenskaia T., Law T., Clauser K.R., Klaeger S., Sarkizova S., Aguet F., Li B., Christian E., Knisbacher B.A., Le P.M. et al.  Unannotated proteins expand the MHC-I-restricted immunopeptidome in cancer. Nat. Biotechnol. 2022; 40:209–217.

[4] Gupta R.G., Li F., Roszik J., Lizee G. Exploiting tumor neoantigens to target cancer evolution: current challenges and promising therapeutic approaches. Cancer Discov. 2021; 11:1024–1039.

本文完