eLife：对免疫细胞受体进行分组有助于破译患者的个人感染史

时间：2021-12-08 00:00:00 来源：网络整理

虽然检测对抗病原体的抗体通常用于检测以前感染的迹象，但对研究人员来说，要测量一个人的t细胞对感染或疫苗的反应强度和目标比较困难，但这些发现暗示了一种潜在的新方法。这些患者信息有一天可能会用于检测感染、指导治疗或支持新疗法和疫苗的研发。

免疫T细胞帮助身体发现并摧毁有害的病毒和细菌。T细胞外表面的蛋白质——被称为受体——允许T细胞识别并清除被特定病原体感染的人类细胞。

“虽然大量的特定受体可以提供过去感染的线索，但t细胞受体的巨大分子多样性使得评估哪些受体识别哪些病原体具有极大的挑战性。”不仅每种病原体都被一组不同的受体识别，而且每个个体都为每种病原体发展出一组个性化的受体，”美国华盛顿州西雅图弗雷德·哈钦森癌症研究中心的高级数据科学家、第一作者Koshlan Mayer-Blackwell解释道。“我们开发了一种新的计算方法，使我们能够发现个体间病原体特异性t细胞受体的相似性。最终，我们希望这将有助于识别过去感染的特征，尽管t细胞受体有巨大的多样性。”

该团队使用COVID-19患者t细胞受体免疫ace研究的数据测试了他们的方法。利用他们用于快速比较大组受体的新软件，他们能够根据受体氨基酸序列的相似性产生1831种t细胞受体分组，这些相似性表明它们具有相似的功能。

在一组独立的COVID-19患者中，该团队发现，与受体分组相关的共同分子模式比先前假设的识别SARS-CoV-2病毒部分的单个受体序列更可靠，这表明现有方法的重大改进。

“我们的研究引入并验证了一种灵活的方法来识别一系列相似的t细胞受体，我们希望这将对研究t细胞免疫的科学家们广泛有用，”Mayer-Blackwell说。“以这种方式将受体分组，使比较不同人群对感染或疫苗接种的反应成为可能。”

为了帮助其他研究人员利用他们自己的数据使用这种方法来开发t细胞生物标记物，该团队创建了一个免费的定制软件，叫做tcrdist3。

“我们的软件提供了灵活的工具，将使科学家能够分析和整合快速增长的t细胞受体测序数据库，这些数据需要识别病原体特异性t细胞受体的特征。”弗雷德·哈钦森癌症研究中心疫苗和免疫统计中心联席主任、资深作者安德鲁·菲奥雷·加特兰总结道。“我们希望，这将不仅为识别患者对过去感染和疫苗的免疫记忆，而且为预测他们未来的免疫反应提供新的机会。”

Journal Reference:

Koshlan Mayer-Blackwell, Stefan Schattgen, Liel Cohen-Lavi, Jeremy C Crawford, Aisha Souquette, Jessica A Gaevert, Tomer Hertz, paul G Thomas, philip G Bradley, Andrew Fiore-Gartland. TCR meta-clonotypes for biomarker discovery with tcrdist3 enabled identification of public, HLA-restricted clusters of SARS-CoV-2 TCRs. eLife, 2021; 10 DOI: 10.7554/eLife.68605

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