Reverse Immunologie

Reverse Immunologie ({{#invoke:Vorlage:lang|full|CODE=en|SCRIPTING=Latn|SERVICE=englisch}}) ist ein Verfahren zur Vorhersage und Identifizierung von Antigenen. Es wird insbesondere im Impfstoffdesign 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 ausgegangen 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.<ref name="lennerz2002">V. Lennerz: Identifizierung und Charakterisierung T-zellerkannter Tumorantigene im Melanommodell MZ7. Dissertation, Johannes Gutenberg-Universität Mainz, 2002</ref>

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.<ref name="PMID10940913">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</ref> Das Verfahren ist weitgehend automatisierbar und arbeitet als Hochdurchsatz-Screening.<ref name="PMID16681829">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)</ref>

Die Vorhersage der Antigen-Epitope erfolgt mit Unterstützung von Computern (in silico), beispielsweise mittels NetMHCpan.<ref>M Nielsen, C Lundegaard, T Blicher, K Lamberth, M Harndahl, S Justesen, G Roeder, B Peters, A Sette, O Lund, S. Buus: NetMHCpan, a method for quantitative predictions of peptide binding to any HLA-A and -B locus protein of known sequence. PMID 17726526</ref> 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 {{#invoke:Vorlage:lang|flat}}. Die Antigen-Kandidaten können dabei entweder von Aminosäuresequenzen natürlicher Liganden<ref name="PMID1709722">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</ref> oder aus Peptidbibliotheken synthetischer Peptide<ref name="PMID8254189">K. C. Parker u. a.: Scheme for ranking potential HLA-A2 binding peptides based on independent binding of individual peptide side-chains. In: J Immunol, 152, 1994, S. 163–175. PMID 8254189</ref><ref name="PMID7964508">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</ref> stammen.<ref name="PMID10940913" /> 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.<ref name="PMID12445290">H. G. Rammensee u. a.: Towards patient-specific tumor antigen selection for vaccination. In: Immunol Rev, 188, 2002, S. 164–176. PMID 12445290</ref><ref name="Schwarz2008">M. Schwarz: Identifizierung potentiell immunogener Peptide auf Zellen der chronischen myeloischen Leukämie. Dissertation, FU Berlin, 2004</ref>

Siehe auch

SEREX
Immune Epitope Database (IEDB)

Literatur

Fachbücher

C. Huber u. a. (Hrsg.): Krebsimmuntherapien. Deutscher Ärzteverlag, 2007, ISBN 3-7691-1212-1, S. 17.
M. L. Disis: Immunotherapy of cancer. Humana Press, 2006, ISBN 1-58829-564-8, S. 23 f. (englisch)

Review-Artikel

J. H. Kessler, C. J. Melief: Identification of T-cell epitopes for cancer immunotherapy. In: Leukemia, 21, 2007, S. 1859–1874. PMID 17611570
K. S. Anderson, 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

Einzelnachweise