T淋巴细胞__(期刊论文)

肝癌相关肿瘤抗原HLAA2限制性CTL表位的预测

http://www.100md.com 《第四军医大学学报》 2003年第6期

     (第四军医大学基础部病理学教研室，陕西西安 710033)

    Prediction of HLAA2restricted CTL epitope derived from tumor antigens associated with hepatocellular carcinoma

    DONG HaiLong, SUI YanFang

    Department of Pathology, Faculty of Preclinical Medicine, Fourth Military Medical University, Xian 710033, China

    【Abstract】 AIM: To predict the HLAA2restricted CTL epitopes of tumor antigens associated with hepatocellular carcinoma (HCC). METHODS: The CTL epitopes of tumro antigen associated with HCC (MAGE1, MAGE3, MAGE8, p53 and AFP) were predicted by HLAA*0201binding peptide SYFPEITHI prediction method combined with the polynomial method. RESULTS: Thirtyfive HLAA2restricted CTL epitope candidates (nonamers) derived from the tumor antigen associated with HCC were selected. CONCLUSION: The combination of SYFPEITHI prediction method and polynomial method can improve the prediction efficiency and accuracy. These nonamers, selected and identified by experiment, may be useful in the design of therapeutic peptides vaccine for HCC.

    【Keywords】 antigens,neoplasms; carcinoma,hepatocellular; HLAA2 antigen;Tlymphocytes,cytotoxic;epitopes

    【摘要】目的: 预测肝癌肿瘤抗原的HLAA2限制性CTL表位. 方法: 选择与肝癌相关的肿瘤抗原MAGE1，MAGE3，MAGE8，p53及AFP为研究目标，采用SYFPEITHI基序法远程预测系统和量化基序多项式法结合的预测方法进行HLAA*0201限制性CTL表位预测. 结果：共预测出与肝癌相关的肿瘤相关抗原的35个HLAA2限制性CTL表位. 结论：两种预测方法结果的一致性较好，所预测的35个肿瘤抗原HLAA2限制性CTL表位经实验筛选、鉴定后，可望用于新型肝癌治疗性多肽疫苗的设计研究，为临床肝癌特异性治疗奠定基础.

    【关键词】抗原，肿瘤；癌，肝细胞；HLAA2抗原；T淋巴细胞，细胞毒性；表位

    0引言

    目前，肿瘤免疫治疗已成为肿瘤治疗的一个重要方面，而肿瘤免疫治疗的核心是肿瘤抗原，应用细胞毒性T淋巴细胞(CTL)识别的肿瘤特异性抗原肽研制肿瘤抗原疫苗，已尝试于人类肿瘤免疫治疗[1，2].如何确定肿瘤抗原的CTL表位，从而研制特异性的肿瘤抗原疫苗，是目前肿瘤免疫治疗研究的难点.在我国，由于HLAA2阳性人群比例较高，且肝癌患者中这一比例更高[3]，因而寻找HLAA2分子递呈的肿瘤抗原CTL表位在肝癌免疫治疗中最具应用价值.我们利用CTL表位预测的最新方法，对与肝癌关系最为密切的肿瘤抗原的HLAA2限制性CTL表位进行预测.

    1材料和方法

    1.1材料选取与肝癌相关的肿瘤抗原MAGE1(309aa)，MAGE3(314aa)，MAGE8(234aa)，p53(393aa)及AFP(609aa)，获得其氨基酸序列全长(在EMBL获得).

    1.2方法 CTL表位初步预测利用Intenet网络进入SYFPEITHI主页(http://www.unituebingen.de/uni/kxi), 选择Epitopeprediction进入CTL表位预测界面.于