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市场动态MARKET DYNAMICS

解密HLA疾病作用机理

发布时间:2022-8-24 14:12:32阅读次数: 分享到:

主要组织相容性复合物(major histocompatibility complex,MHC)是一种细胞表面的糖蛋白复合物。第一型MHC分子使得被感染的细胞能将抗原呈现给细胞毒T细胞(cytotoxic T cell,TC),让细胞媒介型免疫反应(cell-mediated immune response)正常运作。而第二型MHC分析则使抗原呈现细胞能将抗原呈现给辅助型T细胞(helper T cell,TH


HLA即人类白细胞表面抗原(human leukocyte antigen),是编码人类的主要组织相容性复合体(MHC)的基因。是在人类6号染色体短臂上的一系列紧密连锁的基因座,是免疫系统识别和区分异体物质的核心基础。参与机体各类免疫反应,并与多种疾病的遗传易感性有明显关系。其具有高度的多态性,对应复杂的后天免疫系统。与多种自体免疫性疾病、肿瘤免疫、器官移植、感染疾病等有这重要的联系。


HLA基因复合体位于6号染色体短臂上(6p21.31),包容基因超过240个,大约4Mb。HLA基因复合体负责编码参与免疫的各种细胞表面标志物、抗原提呈分析和其他蛋白,它在抗原递呈和免疫信号传递中起关键作用。


HLA分型方法



HLA分型

HLA是已知人类染色体中基因密度最高、多态性最为丰富的区域。


根据基因产物的结构、功能、细胞分布,将HLA基因分为3大类。


HLA-I型基因,第一类MHC分子是由一个跨越细胞膜的α鏈和一個連在這個鏈上的、細胞外的β2微球蛋白組成。这些分子又可以细分为HLA-A、HLA-B和HLA-C(HLA-E、HLA-F,HLA-G)。


HLA-II型基因,第二类MHC分子是由一个α鏈和一個β鏈組成,兩個鏈都穿過整個細胞膜。这些分析又可以下分為HLA-DP、HLA-DQ、HLA-DR、HLA-DN和HLA-DO。


HLA-III型基因,第三类MHC分子,包含了C2、C4、BF等补体基因。


典型(Classical)HLA:A、B、C、DR、DQ、DP;非典型(non-Classical)HLA:E、F、G、DM、DO。


癌症中HLA-I作用机制

HLA-I,分为经典和非经典的HLA-I亚型,经典的I型HLA分子(HLA-A、HLA-B和HLA-C)的功能是将细胞抗原呈递给T细胞,HLA-I功能的丧失是肿瘤从免疫治疗中逃逸的重要机制。


(1)抗原呈递机制可能存在缺陷

经典的HLA-I分子将细胞抗原呈递给T细胞,每个HLA分子都有一个裂缝,可以结合抗原的衍生态并将它们呈递给T细胞,泛素化后,细胞内的蛋白被免疫蛋白酶降解,产生短肽,由与抗原加工相关的转运蛋白(TAP1/TAP2)转运到内质网(ER)。糖蛋白TAP结合蛋白(Tapasin)与其他分子伴侣(钙网蛋白、Erp57)合作,介导TAP1/2和新合成的HLA-I分子之间相互作用,形成肽/HLA-I复合物,这些复合物被转运到细胞表面进行T细胞监视和可能的抗原特异性识别。



(2)经典和非经典的HLA启动子区域中HLA分子和顺式调控元件的基因组示意图

HLA基因是人类基因组中多态性最强的基因,对于其呈递多种肽的作用至关重要,HLA重链和抗原呈递机制(APM)启动干扰素刺激反应元件(ISRE)区域,即干扰素调节因子-1(IRF1)的结合位点。非经典HLA-I分子(特别是HLA-E和HLA-G)的调控序列略有不同。



(3)癌细胞中经典HLA-I改变的类型

在位点特异性突变的情况下可能发生HLA表达的完全丧失或下调,IFN信号通路可能导致HLA-I表达的完全丧失或下调。另一方面,HLA-I基因或APM基因的癌症特异性转录下调、表观遗传变化如甲基化或乙酰化、自噬介导的降解、压力和缺氧可导致HLA-I表达失调。



HLA分型命名规则


HLA:前缀

“-” :连字符,用于分别HLA前缀和基因名

A:基因座位

Field1(02):等位基因

“:”:区域分隔符

Field2(10):特异表达的HLA蛋白

Field3(01):用于表示在编码区的同义替换

Field4(02):用于表示在非编码区域上的突变。

N:表示后缀,表示在表达的状态。每一个HLA的Allel都会有一个唯一的ID,有时会在这些ID后面添加不同的后缀。不同的后缀的含义不同(N、L、S、Q、C、A)。



HLA应用

HLA在医学上有很多应用的价值。HLA基因的变异与传染病、药物过敏反应,自身免疫疾病,器官移植反应以及恶性肿瘤等均有关联,涉及到肿瘤、自身免疫性、免疫缺陷性、过敏性、感染性和代谢性等几乎所有复杂疾病的发生、发展,被称为人类的“主要抗原”。


目前已经发现这一区域至少与人类的100多种疾病相关,包括甲状腺癌、瘢痕瘤、开叫型青光眼、自闭症、贫血症、风湿性关节炎、小儿哮喘、男性不育等各种复杂疾病及癌症。


(1)器官移植

在临床实践表明,同种异体移植(除同卵双生子外)的排斥反应是移植成功的最大障碍。MHC是作为孟德尔有遗传定律传递的,同胞之间可有的HLA相同、半相同和不同等3种情况。HLA相同的同胞供者的肾移植,90%以上效果良好;单体型不同的供者,效果明显下降;两单型均不同的患者,很少存活。


(2)法医

HLA因其高度多态性而称为最能代表个体特异性并伴随个体终身的稳定的遗传标志,在无关个体之间,HLA型别完全相同的几率很低。也是亲子鉴定的重要手段。


(3)癌症

HLA介导的疾病直接参与促进了癌症发展。


(4)疾病的诊治

遗传多态性是药物反应中个体差异的遗传基础,通过识别特定的多态基因型与药物疗效及毒性的关系,可为个体化治疗提供依据。


案例分析

Patient HLA class I genotype influences cancer response to checkpoint blockade immunotherapy


期刊:Science

时间:2017.12

结论:研究者调查2组癌症治疗队列,每组接受了免疫检查点抑制剂治疗。其中一组369人,入组患者为接受抗CTLA-4或PD-4治疗的晚期黑色素瘤或晚期非小细胞肺癌患者。另一组1166人,包括黑色素瘤和非小细胞肺癌,治疗方案为接受抗CTLA-4、抗PD-1/PD-L1治疗,或是ICIs + ICIs的联合治疗。

HLA基因座全部是杂合子的患者生存率更高些,P值均小于0.05。说明HLA多样性越高,患者生存率越高。


绿色曲线:HLA基因座全部为杂合子的患者生存率

蓝色曲线:HLA基因座至少有一个是纯合子的患者生存率


HLA多样性越高,肿瘤突变负荷越高,患者生存率越高。


绿色曲线:HLA基因座全部为杂合子且突变负荷高的患者生存率

蓝色曲线:HLA基因座至少有一个是纯合子且突变负荷低的患者生存率


HLA基因座全部为杂合子且无杂合子缺失的患者生存率更高。


绿色曲线:HLA基因座全部为杂合子且无杂合子缺失的患者生存率

蓝色曲线:HLA基因座全部为杂合子且至少有一个基因座杂合子缺失的患者生存率


结果说明,HLA基因座全部为杂合子、无基因座杂合子缺失及突变负荷高的患者生存率更高。


绿色曲线:HLA基因座全部为杂合子,无杂合子缺失及突变负荷高的患者生存率

蓝色曲线:HLA基因组全部为杂合子,至少有一个基因座杂合子缺失及突变负荷低的患者生存率


HLA-B被认为是疾病预后差异的主要决定因素,HLA-B44超型,其特点是具有电正性结合的口袋,优先展示带负电荷的氨基酸锚定肽,与提高黑色素瘤ICB治疗的生存率有关。

结果表明:HLA-B44阳性的患者生存率均优于HLA-B44阴性的患者。


队列1和队列2中HLA-B44阳性及阴性患者总体生存率对比


结果显示,HLA-B44阳性且突变负荷高的患者生存率明显高于HLA-B44阴性且突变负荷低的患者。


蓝色曲线:HLA-B44阳性且突变负荷高的患者

绿色曲线:HLA-B44阴性且突变负荷低的患者


建议未来在设计免疫治疗临床试验时,应也需要考虑HLA-I基因分型。


HLA分型结果查询

(1)样本的配型信息查询

每个样本的配型信息可以通过网站查询https://www.ebi.ac.uk/ipd/imgt/hla/alleles/。



例如输入A*01:02:01:01,出现界面如下:




( 2)单个样本配型频率查询

查询每个样品的配型频率的网址:http://www.allelefrequencies.net/hla6002a.asp?all_name=A*01%3A01%3A02。存储频率信息的数据库-ANFD,全称 Allel Frequency Net Database,存储了HLA、KIR、Cytokine和MIC共4种人类基因组中多态性较高的突变信息。通过ANFD数据库,我们可以得到HLA的allels和haplotype在人群中的频率信息。 



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参考文献:

1.Hazini A, Fisher K, Seymour L. Deregulation of HLA-I in cancer and its central importance for immunotherapy. J Immunother Cancer. 2021;9(8):e002899. doi:10.1136/jitc-2021-002899

2.Chowell D, Morris LGT, Grigg CM, et al. Patient HLA class I genotype influences cancer response to checkpoint blockade immunotherapy. Science. 2018;359(6375):582-587. doi:10.1126/science.aao4572

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