TCRMatch: прогнозирование специфичности T-клеточных рецепторов на основе сходства последовательностей с ранее охарактеризованными рецепторами

Адаптивная иммунная система позвоночных эволюционировала для распознавания чужеродных антигенов, таких как белки, экспрессируемые инфекционными агентами и мутировавшими опухолевыми клетками. T-клетки играют важную роль в распознавании антигенов, экспрессируя разнообразный репертуар антиген-специфичных рецепторов, которые связывают эпитопы и запускают направленные иммунные ответы. Недавние достижения в области высокопроизводительного секвенирования сделали рутинным получение данных о репертуаре T-клеточных рецепторов (TCR). Выявление специфических эпитопов, на которые нацелены различные TCR, в таких данных представляло бы значительную ценность. Для этого мы использовали постоянно увеличивающееся число TCR с известной эпитопной специфичностью, курируемых в Базе данных иммунных эпитопов (Immune Epitope Database, IEDB) с 2004 года. Мы сравнили семь метрик сходства последовательностей, чтобы определить их способность предсказывать, имеют ли два TCR одинаковую эпитопную специфичность. Наилучшие результаты продемонстрировал комплексный подход сопоставления k-меров; его мы реализовали в TCRMatch — общедоступном инструменте (http://tools.iedb.org/tcrmatch/), который принимает в качестве входных данных последовательности CDR3 β-цепи T-клеточного рецептора, выявляет TCR, имеющие совпадение в IEDB, и сообщает специфичность каждого совпадения. Мы предполагаем, что этот инструмент позволит получить новые сведения о T-клеточных ответах, зарегистрированных в экспериментах по секвенированию репертуара рецепторов и отдельных клеток, а также будет способствовать разработке новых стратегий мониторинга и лечения инфекционных, аллергических и аутоиммунных заболеваний, а также рака.