Обратный поиск эпитопов с использованием глубокого парного секвенирования репертуара TCR | Михаил...

Как перейти от миллионов последовательностей рецепторов Т-клеток к пониманию того, какие антигены эти Т-клетки на самом деле распознают? В этом эпизоде ​​подкаста «Раскрывая тайны распознавания Т-клетками: идеи иммунологии и ИИ» доктор Михаил Погорелый, директор по вычислительной науке в Онкологическом центре Фреда Хатча, исследует обратный поиск эпитопов и новые подходы к глубокому, количественному и доступному секвенированию парных репертуаров Т-клеточных рецепторов. Центральная задача в иммунологии Т-клеток — это сопоставление последовательности рецептора Т-клетки (ТКР) с его антигенной специфичностью. Традиционное секвенирование ТКР в больших объемах позволяет анализировать миллионы клеток, но обычно теряет связь между парами ТКРα и ТКРβ, в то время как подходы на уровне отдельных клеток сохраняют парные рецепторы, но значительно дороже и ограничены по глубине. Михаил представляет TIRTL-seq, комбинированный подход, разработанный для преодоления этого разрыва путем обеспечения глубокого секвенирования парных репертуаров ТКРαβ в больших масштабах. Он объясняет, как закономерности расширения TCR, сходство последовательностей и информация о парных цепях могут быть объединены с антиген-специфическими наборами данных и вычислительными инструментами для обратного анализа иммунного репертуара в направлении эпитопов, вызывающих Т-клеточный ответ. На примерах SARS-CoV-2, EBV, аутоиммунных заболеваний и иммунотерапии рака в докладе рассматривается, как секвенирование репертуара может выявить антиген-зависимый Т-клеточный ответ, идентифицировать ранее неизвестные эпитопы и в конечном итоге помочь экспериментально реконструировать взаимодействия TCR–пептид–MHC. Вебинар также рассматривает следующую задачу: объединение глубокого парного секвенирования TCR с комбинаторным скринингом пептидов для тестирования очень большого количества TCR против сотен потенциальных антигенов и прямого картирования антигенной специфичности TCR в больших масштабах. В этом вебинаре: • «Проблема чтения» репертуара TCR: прогнозирование того, какой пептид-MHC распознает TCR • Обратное обнаружение эпитопов на основе данных репертуара TCR • Почему альфа- и бета-цепи TCR важны для антигенной специфичности • Секвенирование репертуара TCR в целом и в отдельных клетках • Как TIRTL-seq позволяет проводить глубокое парное секвенирование TCRαβ • Выявление экспансии и сокращения вирус-специфических клонов Т-клеток • Ответы TCR, специфичные для SARS-CoV-2 и EBV • Применение в аутоиммунных заболеваниях и иммунотерапии рака • Вычислительные подходы к парному сопоставлению цепей TCR и анализу репертуара • Технические ограничения, ошибки секвенирования и неправильное парное сопоставление TCR • Комбинаторное объединение пептидов для обнаружения антигенов • Проблема перекрестной реактивности TCR • На пути к крупномасштабному картированию TCR на их антигенные мишени После презентации состоится сессия вопросов и ответов с аудиторией, охватывающая фенотипические и Транскриптомная информация, частота клонотипов, ошибки секвенирования, глубина репертуара, перекрестная реактивность, образцы тканей, качество данных и будущее развитие TIRTL-seq. Докладчик: д-р Михаил Погорелый Директор отдела вычислительной науки, Онкологический центр Фреда Хатча Ведущий: д-р Хашем Кухи Оксфордский университет Серия: Расшифровка распознавания Т-клетками: идеи иммунологии и ИИ — исследование достижений на стыке иммунологии Т-клеток, вычислительной биологии, науки о данных и искусственного интеллекта. Если вас интересуют рецепторы Т-клеток, антигенная специфичность, секвенирование иммунного репертуара, вычислительная иммунология или ИИ в иммунологии, подпишитесь на канал, чтобы получать информацию о будущих семинарах и дискуссиях. 00:00 Приветствие и представление докладчика 02:00 Цитата Фейнмана и общая картина 03:02 Основы TCR и распознавание 04:49 Размеры и разнообразие клонов 06:47 Проблема чтения репертуара 09:00 ALICE и пример SARS-CoV-2 10:54 Конвейер поиска обратных эпитопов 14:10 Масштабирование до больших наборов данных отдельных клеток 16:37 От мотивов к терапии 17:59 Компромисс между массовыми и одноклеточными исследованиями 19:30 Комбинаторное сопоставление TIRTL-seq 21:04 Алгоритмы для малых и больших клонов 22:54 Стоимость протокола и валидация 25:54 Сравнительный анализ с 10-кратным продольным анализом 28:38 Клонирование и функциональная валидация 29:14 Применение в иммунотерапии рака 30:27 Сопоставление Артефакты и очистка 33:51 Комбинаторное объединение пептидов 36:34 Будущее антиген-специфическое TIRTL-секвенирование 38:17 Благодарности и вопросы и ответы 39:07 Вопросы и ответы Фенотип и транскриптомика 40:55 Вопросы и ответы Алгоритмы и частоты 43:03 Вопросы и ответы Ошибки и UMI 45:14 Вопросы и ответы Динамика и контроль 46:43 Вопросы и ответы Хронология и масштаб эпитопов 48:26 Вопросы и ответы Перекрестная реактивность 50:51 Вопросы и ответы Надежность в разных образцах 53:52 Заключительные замечания #TCellReceptor #TCR #Immunology #ComputationalImmunology...