人工智能在免疫肽组学中的应用：预测与识别新抗原
在癌症免疫治疗时代，新抗原（Neoantigen）的发现被认为是个体化癌症疫苗设计和T细胞免疫治疗的关键突破口。新抗原通常来源于肿瘤细胞中的非同义突变，其产物可以通过抗原加工通路被呈递至细胞表面的MHC分子，进而被T细胞识别。然而，新抗原的识别并不简单。由于每个患者的HLA背景、突变谱以及抗原加工机制不同，传统方法难以快速、准确地预测哪些肽段能够被MHC呈递并激活T细胞。这正是人工智能（AI）+免疫肽组学（Immunopeptidomics）联手发挥作用的地方。通过结合质谱技术捕获真实MHC结合肽谱，AI模型可以学习MHC结合与抗原呈递的“规律”，显著提升新抗原预测的准确性与效率。
一、什么是免疫肽组学？
免疫肽组学（Immunopeptidomics）是蛋白质组学的一个分支，聚焦于识别呈递在细胞表面MHC分子上的内源性肽段。这些肽段包含了来自正常细胞和病理状态（如病毒感染、肿瘤突变）下的蛋白质片段，是T细胞识别外来或异常成分的基础。
传统免疫肽组学 workflow 包括：
1、MHC分子的免疫沉淀（IP）
2、肽段的洗脱与纯化
3、质谱（LC-MS/MS）鉴定
4、数据解析与序列匹配
该技术可用于直接捕获真实的抗原肽，克服了单纯预测方法的局限，为抗原发现提供“证据级别”的支持。
二、人工智能如何助力新抗原的预测与识别？
近年来，深度学习、图神经网络、Transformer等AI技术在免疫学领域快速发展，极大地拓展了抗原识别的能力。以下是AI在免疫肽组学中几大关键应用场景：
1、MHC结合预测模型优化
MHC I/II分子对于抗原肽段有高度选择性。传统预测工具如NetMHCpan虽然已经相当成熟，但仍难以处理罕见HLA等位基因或复杂突变背景。
AI通过深度学习模型（如DeepHLApan、MHCAttnNet）从数百万真实MHC肽结合数据中学习特征，不仅提升了预测精度，还可泛化至非训练过的HLA亚型。
2、抗原呈递路径建模
不仅是MHC结合，抗原的加工、转运（TAP）、修饰（如泛素化）等也影响其是否成功呈递至细胞表面。AI模型可整合多组学数据（蛋白表达、蛋白酶切位点、突变影响）进行端到端建模，预测哪些突变有更高几率形成可呈递肽。
3、质谱数据智能解析
质谱识别肽段的过程涉及海量谱图比对，传统算法易受背景噪音干扰。AI辅助的谱图识别算法（如Prosit、MS2Rescore）显著提升了肽段识别的精度，特别是在低丰度或非典型肽段中尤为明显。
4、免疫原性评分与TCR亲和力预测
新抗原能否被识别的关键不仅在于呈递，还取决于是否能被T细胞识别。AI模型（如DeepImmuno、pMTnet）可模拟TCR与抗原肽-MHC复合物的相互作用，筛选具高免疫原性的候选靶点。
三、百泰派克生物科技在免疫肽组学中的技术优势
在百泰派克生物科技，我们持续投入AI与质谱结合的前沿研究，构建了一套成熟的新抗原发现解决方案，具备以下优势：
1、高灵敏度质谱平台：配备Orbitrap Exploris 480和FAIMS Pro，实现高通量免疫肽检测。
2、AI智能分析平台：自主开发AI模型，优化MHC肽段预测、免疫原性打分等关键环节。
3、定制化服务：支持不同癌种、HLA型与临床需求的定制预测与实验验证。
4、生信+实验一体化交付：提供原始数据、谱图、肽段序列、新抗原列表与T细胞反应预测等完整报告。
随着人工智能与多组学技术的融合，新抗原预测正从“概率猜测”走向“证据驱动”，极大地推动了肿瘤疫苗、TCR-T、CAR-T等免疫疗法的靶点发现效率。百泰派克生物科技将持续深耕AI在质谱与免疫肽组学领域的应用，携手科研与产业界，共同加速个体化免疫治疗的精准化进程。
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