免疫肽组大数据分析：从HLA绑定预测到个性化免疫图谱
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成本高，通量有限；
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对低丰度肽段识别能力弱；
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缺乏对未知HLA等位基因的广泛适应性。
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NetMHCpan：基于神经网络训练，支持跨等位基因预测；
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MHCflurry：支持MHC-I预测与肽段处理路径建模；
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AlphaFold-MHC：结合结构预测与亲和力评分，为未知肽段提供三维结构级解释。
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HLA分型数据（如全基因组测序或PCR分型）；
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蛋白组/转录组数据（用于肽源蛋白注释）；
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质谱识别肽段（实际呈递的候选免疫肽）；
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预测模型评分（筛选具有高亲和力与免疫原性的肽段）；
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高灵敏度免疫肽组质谱检测平台；
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支持多样本来源（细胞/组织/血液/FFPE）；
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融合主流AI预测工具的HLA结合分析流程；
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个性化免疫图谱重建服务（支持肿瘤新抗原开发）；
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经验丰富的项目管理与数据解读团队。
在精准医学时代，如何理解免疫系统“看到”什么，反应“怎么触发”，已成为免疫治疗和疫苗设计中的核心科学问题。免疫肽组学（immunopeptidomics），正是解码这一问题的关键工具。它通过质谱技术直接捕获并鉴定呈递于HLA分子上的肽段，从而勾勒出一幅“免疫识别图谱”。近年来，伴随大数据分析能力的提升和人工智能算法的加持，HLA结合肽预测（HLA-binding prediction）成为免疫原性评估、个性化肿瘤疫苗设计、自身免疫疾病机制研究的前沿热点。
一、HLA分子与免疫肽：呈递系统的核心机制
人类白细胞抗原（Human Leukocyte Antigen, HLA）分子作为免疫系统的“天线”，决定了哪些内源性或外源性肽段可以被抗原递呈到细胞表面供T细胞识别。不同个体携带不同的HLA等位基因，导致呈递的肽段谱（即“免疫肽组”）具有显著个体差异。
根据其结构与功能，HLA主要分为I类（HLA-A/B/C）与II类（HLA-DR/DP/DQ）：
1、HLA-I类：主要呈递源自胞内蛋白的8–11肽段，供CD8+ T细胞识别
2、HLA-II类：呈递来源更广泛的12–25肽段，供CD4+ T细胞识别
了解这些HLA结合肽的组成与特征，正是预测免疫原性和疾病靶点的核心基础。
二、免疫肽组学：用质谱技术“读出”HLA结合肽
免疫肽组学的核心流程包括：
1、HLA复合物富集：通过特异性抗体免疫沉淀细胞表面的HLA肽复合物；
2、肽段释放与提取：通过酸洗等方式从HLA分子中释放出结合肽；
3、质谱分析：采用高分辨率LC-MS/MS进行肽段鉴定与定量；
4、数据分析：结合数据库比对、绑定亲和力预测、免疫原性评分等步骤，构建免疫肽图谱。
三、HLA结合预测：AI与大数据引领免疫原性筛选
1、传统方法的挑战
HLA结合肽的识别具有高度选择性，而仅靠实验检测往往面临以下挑战：
2、AI模型的兴起：NetMHC、MHCflurry与AlphaFold-MHC
近年来，HLA结合预测模型层出不穷，利用大规模质谱数据和机器学习算法构建肽-HLA亲和力预测网络，显著提升了预测准确率。代表性工具包括：
四、个性化免疫图谱构建：连接生物信息与精准治疗
通过整合以下信息，可以构建高度个性化的免疫图谱：
这种“多模态整合”的方法，为个性化疫苗设计提供了坚实的靶点基础。
五、百泰派克生物科技的免疫肽组解决方案
在免疫肽组学研究不断深化的背景下，百泰派克生物科技提供覆盖全流程的一站式服务方案：
免疫系统的高度个体化特征，决定了免疫治疗、疫苗设计等方向必须走向“个性化”。免疫肽组学作为连接蛋白表达与免疫识别的关键桥梁，正在为疾病诊疗提供新的理解维度。从HLA结合预测到免疫原性筛选，从质谱数据到个性化图谱构建，百泰派克生物科技愿与科研伙伴共同推进免疫组学在肿瘤、自免、感染等重大疾病领域的临床转化进程。
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