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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:吴静成 陈枢青 周展 WU Jingcheng;CHEN Shuqing;ZHOU Zhan(Zhejiang University,College of Pharmaceutical Sciences,Zhejiang Key Laboratory of Preclinical Research on Antitumor Drugs,Hangzhou 310058,China)
机构地区:[1]浙江大学药学院,浙江省抗肿瘤药物临床前研究重点实验室,杭州310058
出 处:《中国现代应用药学》2022年第21期2879-2886,共8页Chinese Journal of Modern Applied Pharmacy
基 金:国家自然科学基金项目(U20A20409,31971371)。
摘 要:肿瘤新抗原是一类肿瘤特异性抗原,是潜在的肿瘤免疫治疗理想靶标。由于肿瘤新抗原产生及刺激T细胞应答的生理过程复杂,如何高效地发现与鉴定肿瘤新抗原仍是一个巨大的挑战。随着肿瘤免疫基因组学数据的积累和人工智能预测方法的深入研究,研究者能够借助人工智能新算法进行肿瘤新抗原预测方法的研究,为基于肿瘤新抗原的肿瘤免疫治疗奠定坚实的基础。本文围绕肿瘤新抗原胞内处理、抗原提呈和T细胞识别等生理过程系统综述了肿瘤新抗原预测方法的进展。Neoantigen is tumor specific antigen and a promising target for tumor immunotherapy.However,due to the complex physiological process of neoantigen generating and stimulating T cell response,it’s still a huge challenge to discover and identify neoantigen efficiently.With the accumulation of tumor immunogenomics data and the in-depth study of artificial intelligence prediction methods,researchers could take advantage of artificial intelligence algorithms for neoantigen prediction methods,laying a solid foundation for tumor immunotherapy based on neoantigens.The research reviewed the advances in tumor neoantigen prediction methods for antigen processing and presenting,as well as antigen recognition by T cells.
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