Reverse Immunologie


Reverse Immunologie (engl. reverse immunology) ist ein Verfahren zur Vorhersage und Identifizierung von Antigenen. Es wird insbesondere in der Impfstoffentwicklung und in der Tumorimmunologie zur Identifizierung von Tumorantigenen verwendet.

Beschreibung

Bei den „klassischen“ Verfahren zur Identifizierung von Tumorantigen, wie beispielsweise der cDNA-Expressionsklonierung, wird von T-Lymphozyten und Antikörpern ausgangen und ermittelt, welche Antigene sie erkennen. Bei der reversen Immunologie ist der Ausgangspunkt – wie der Name es schon beschreibt – umgekehrt, und es wird vom Antigen aus mit der Identifizierung begonnen.[1]

Die reverse Immunologie beginnt mit der theoretischen Vorhersage von MHC-Liganden der Klasse I und II aus Proteinsequenzen und nachfolgender Testung der Erkennung dieser Epitope durch T-Lymphozyten im Zuge einer Epitopkartierung.[2] Das Verfahren ist weitgehend automatisierbar und arbeitet als Hochdurchsatz-Screening.[3]

Die Vorhersage der Antigen-Epitope erfolgt mit Unterstützung von Computern (in silico). Es gibt eine Reihe von Programmen zur Epitopvorhersage. Die Testung der Epitope erfolgt meist in vitro, kann aber auch in vivo in Modellorganismen erfolgen. Die anschließende Überprüfung der Vorhersage erfolgt per ELISPOT oder bei zytotoxischen T-Zellen auch über einen {{Modul:Vorlage:lang}} Modul:Multilingual:149: attempt to index field 'data' (a nil value). Die Antigen-Kandidaten können dabei entweder von Aminosäuresquenzen natürlicher Liganden[4] oder aus Peptidbibliotheken synthetischer Peptide[5][6] stammen.[2] Die Epitope bestehen aus etwa 8-11 (für MHC I) oder ungefähr 15-20 (für MHC II) Aminosäuren. Synthetische Epitope lassen sich beispielsweise per Festphasensynthese herstellen.

Potenziale

Mit der reversen Immunologie können völlig neue krankheitsassoziierte Antigene identifiziert werden. Prinzipiell hat die Methode das Potenzial für jeden einzelnen Patienten spezifisch Tumorantigene zu identifizieren. Zukünftig könnte so eine individuelle Krebsvakzinierung mit mehreren Tumorantigenen möglich werden.[7][8]

Siehe auch

Einzelnachweise

  1. V. Lennerz: Identifizierung und Charakterisierung T-zellerkannter Tumorantigene im Melanommodell MZ7. Dissertation, Johannes Gutenberg-Universität Mainz, 2002
  2. 2,0 2,1 M. Schirle u. a.: Identification of tumor-associated MHC class I ligands by a novel T cell-independent approach. In: Eur J Immunol 30, 2000, S. 2216–2225. PMID 10940913
  3. S. Viatte u. a.: Reverse immunology approach for the identification of CD8 T-cell-defined antigens: Advantages and hurdles. In: Immunology and Cell Biology 84, 2006, S. 318–330. PMID 16681829 doi:10.1111/j.1440-1711.2006.01447.x (Review)
  4. K. Falk u. a.: Allelespecific motifs revealed by sequencing of self-peptides eluted from MHC molecules. In: Nature 351, 1991, S. 290–296. PMID 1709722
  5. K. C. Parker u. a.: Scheme for ranking potential HLA-A2 binding peptides based on independent binding of individual peptide side-chains. J Immunol 152, 1994, S.163–175. PMID 8254189
  6. J. Hammer u. a.: Precise prediction of major histocompatibility complex class II-peptide interaction based on peptide side chain scanning. In: J Exp Med 180, 1994, S. 2353-2358. PMID 7964508
  7. H. G. Rammensee u. a.: Towards patient-specific tumor antigen selection for vaccination. In: Immunol Rev 188, 2002, S. 164-176. PMID 12445290
  8. M. Schwarz: Identifizierung potentiell immunogener Peptide auf Zellen der chronischen myeloischen Leukämie. Dissertation, FU Berlin, 2004

Literatur

Fachbücher

  • C. Huber (Herausgeber) u. a.: Krebsimmuntherapien. Deutscher Ärzteverlag, 2007, ISBN 3-769-11212-1 S. 17.
  • M. L. Disis: Immunotherapy of cancer. Humana Press, 2006, ISBN 1-588-29564-8 (englisch) S. 23f.

Review-Artikel

  • J. H. Kessler und C. J. Melief: Identification of T-cell epitopes for cancer immunotherapy. In: Leukemia 21, 2007, S. 1859–1874. PMID 17611570
  • K. S. Anderson und J. LaBaer: The sentinel within: exploiting the immune system for cancer biomarkers. In: J Proteome Res 4, 2005, S. 1123–1133. PMID 16083262
  • S. Stevanovic: Antigen processing is predictable: From genes to T cell epitopes. In: Transpl Immunol 14, 2005, S. 171–174. PMID 15982559
  • A. Paschen u. a.: Identification of tumor antigens and T-cell epitopes, and its clinical application. In: Cancer Immunol Immunother 53, 2004, S. 196–203. PMID 14689239
  • B. Maecker u. a.: Linking genomics to immunotherapy by reverse immunology–'immunomics' in the new millennium. In: Curr Mol Med 1, 2001, S. 609–619. PMID 11899235

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