免疫組學是使用全基因組方法研究免疫系統調節和對病原體的反應的學科。隨着基因組學蛋白質組學的技術的興起,科學家已經能夠可視化生物網絡並推斷基因和/或蛋白質之間的相互關係; 最近,這些技術已被用於幫助更好地了解免疫系統的功能和如何被調控。基因組的三分之二在一種或多種免疫細胞類型中是有活性的,但同時在給定類型的細胞中少於1%的基因被唯一地表達。 因此,如果能將免疫細胞類型的表達模式在相互關聯的背景下解密分析,而不是作為個體進行單獨研究,以使他它們的作用被正確地表徵並相互關聯。[1]。免疫系統的缺陷,如自體免疫性疾病免疫缺陷病毒和惡性腫瘤,可從病理過程的基礎知識中獲益。例如,分析基因表達的系統變異可以將這些模式與針對免疫功能重要的特定疾病和基因網絡相關聯[2]

傳統上,研究免疫系統的科學家不得不在個別的基礎上搜索抗原,並確定可以刺激免疫反應的這些抗原(「表位」)的蛋白質序列。 該方法要求將抗原從整個細胞中分離,消化成較小的片段,並針對T細胞和B細胞進行測試以觀察T細胞和B細胞反應。這些經典方法只能將該系統視為靜態的,並且需要大量的時間和勞動。

免疫學通過其將整個免疫系統看作是動態模型的能力,使得這種方法更容易。它揭示了一些免疫系統最顯着的特徵是其組成細胞的持續運動,周轉和可塑性。此外,目前的基因組技術,如微陣列,可以隨着時間捕獲免疫系統基因表達,並可以跟蹤微生物與先天免疫系統細胞的相互作用。新的蛋白質組學方法,包括T細胞和B細胞-表位作圖英語Epitope mapping,也可以加速科學家發現抗體-抗原關係的步伐。

免疫組學是免疫學的一個新興分支,利用高通量的篩選技術(如免疫質譜、免疫微陣列等),對免疫系統進行系統性研究,闡釋免疫的分子機制。免疫組學包括免疫基因組學、免疫蛋白質組學英語Immunoproteomics、腫瘤免疫組學、免疫信息學等。

實際應用

疫苗開發

據Stefania Bambini和Rino Rappuoli的報道,「新型強大的基因組學技術增加了疫苗接種可以解決的疾病數量,並減少了發現研究和疫苗開發的時間。」病原體完整基因組序列的可用性與 高通量基因組技術有助於加速疫苗開發。 反向疫苗學使用病毒,細菌或寄生病原體的基因組序列來鑑定潛在地編碼促進發病機制的基因的基因(Pathogenesis)[3]。反向疫苗接種的第一個應用確定了針對腦膜炎雙球菌(學名Neisseria meningitidis)血清群B的候選疫苗。計算工具基於序列特徵從MenB致病菌株的完整基因組序列中鑑定了600種推定的表面暴露或分泌的蛋白質。

這些推定的蛋白質在大腸桿菌中表達,純化,並用於免疫小鼠。 使用小鼠免疫血清的測試可以估計抗體對這些蛋白質的保護能力。檢查能夠誘導強大的免疫反應的蛋白質,通過一組腦膜炎奈瑟菌菌株進行序列保存,並允許進一步選擇能夠引起針對大多數菌株的免疫反應的抗原。在這些抗原序列的基礎上,科學家已經能夠開發出針對使用五種抗原來促進免疫力的針對腦膜炎雙球菌的通用「雞尾酒」疫苗[4]。已經使用類似的方法用於各種其他人類病原體,例如肺炎鏈球菌肺炎衣原體英語Chlamydophila pneumoniae炭疽桿菌牙齦卟啉單胞菌英語Porphyromonas gingivalis結核桿菌幽門螺桿菌等。此外,已經開始研究開發針對病毒的疫苗。

疾病診斷

免疫細胞用於監測和維護身體的受體和信號轉導途徑的清單產生了反映感染或損傷特徵的外周血細胞中改變的基因表達的特徵模式。因此,通過將這些細胞作為「間諜」招募來檢測不能容易地從宿主培養的隱匿性疾病或藥劑,識別外周血細胞的特徵性表達譜可能是強大的診斷工具。

例如,成纖維細胞巨細胞病毒(CMV)感染和T淋巴細胞的HTLV-1感染顯示不同的基因表達譜。 CMV感染引起獨特的干擾素反應,而HTLV-1感染誘導NF-kB靶基因。根據所使用的細菌菌株的類型而變化,一種類型的白細胞也被再次測試細菌暴露和免疫表達。

免疫基因組計劃

免疫系統是由相互作用的細胞網絡連接的遺傳和信號傳導途徑的網絡。免疫基因組計劃英語Immunological Genome Project(Immunological Genome Project,縮寫:ImmGen)旨在為小鼠免疫系統中的所有細胞群體生成蛋白質編碼基因表達的完整綱要。它分析不同細胞群體中的穩態條件,以及響應由天然遺傳多態性,基因敲除,RNAi基因敲低或藥物治療產生的遺傳和/或環境擾動。逆向工程或預測免疫細胞調節網絡的計算工具使用這些表達譜。

在2008年,免疫基因組計劃(ImmGen)涉及美國七個免疫學的和三個計算生物學的實驗室,已經確定和描述了涉及免疫系統的超過200個細胞群體。該聯盟創建了一個數據瀏覽器來探索特定基因,共同調控基因的網絡,和可以可靠地區分細胞類型的基因的表達模式。原始數據也可從美國國家生物技術信息中心(NCBI)的Gene Expression Omnibus獲取[5][6]

數據庫

  • Immune Response in silico (IRIS)
  • Reference Database of Immune Cells
  • 免疫基因組計劃英語Immunological Genome Project(Immunological Genome Project)
  • Immune Epitope Database and Analysis Resource (IEDB)
  • IMGT
  • SYFPEiTHi
  • AniJen
  • MHCBN
  • IPD
  • Epitome
  • Allergome


參閱

參考資料

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