休斯顿大学(University of Houston)的研究人员正在努力使t细胞免疫疗法更加安全，他们开发了一种名为crossome的工具，该工具结合遗传和生化信息来预测t细胞免疫疗法是否会错误地攻击健康细胞。

休斯顿大学(University of Houston)的研究人员正在努力使t细胞免疫疗法更加安全，他们开发了一种名为crossome的工具，该工具结合遗传和生化信息来预测t细胞免疫疗法是否会错误地攻击健康细胞。

基于t细胞的免疫疗法在对抗癌症和传染病方面具有巨大的潜力，这要归功于它们能够特异性地靶向病变细胞，包括癌症转移。然而，由于健康细胞可能识别未知的脱靶，这种潜力受到了安全问题的影响。

在一个案例中，科学家创造了一种特殊的t细胞，这种细胞应该针对一种叫做黑色素瘤的皮肤癌中的蛋白质。然而，这些t细胞最终也会攻击在一些患者心脏细胞中发现的一种不同的蛋白质。这对心脏造成了严重的损害。

“我们的crosssome工具有助于预测基于t细胞的免疫疗法的潜在风险。“它使用不同类型的信息(称为多组学)的组合来进行预测，并确定治疗除了针对预期的病变细胞外，是否会意外伤害健康细胞。通过分析各种因素，crossome提供了对t细胞免疫疗法安全性的见解，并可能帮助研究人员开发更安全的治疗方法。”

为了测试crossome的有效性，Andre F. Fonseca用它来预测16例著名的t细胞交叉反应的潜在错误，包括黑色素瘤-心脏损伤病例。该工具成功地将心脏蛋白识别为t细胞的潜在靶标，并将其列为数千种其他蛋白质中的高风险候选蛋白。

为了加强研究结果，研究人员结合了来自不同功能数据集的信息，以帮助评估某些基因的表达程度，以及它们与一种名为HLA的特定分子结合从而引发免疫反应的可能性。

“这些信息帮助我们决定哪些潜在的脱靶基因值得在实验中进行测试”。

有些用户可以是技术用户，也可以是非技术用户。它的功能是为那些知道如何编码的人提供更高级的控制，以及为那些没有编码经验的人提供易于使用的界面。

文章标题

CrossDome: an interactive R package to predict cross-reactivity risk using immunopeptidomics databases

来源 | AAAS

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