Введение
1. Обзор литературы 17
1.1. Архитектура молекул мнс и tcr 18
1.2. Функции молекул мнс, процессинг и презентация антигенов
1.2.1. Процессинг антигенов 23
1.2.2. Протеасома 24
1.2.3. Транспорт пептидов в эпр 26
1.2.4. Полиморфизм молекул МНС i класса 27
1.2.5. Мнс 1-зависимый путь процессинга и презентации антигенов в цифрах 28
1.2.6. Мнс п-зависимый путь процессинга и презентации антигенов
1.3. Предсказание т-клеточных эпитопов 32
1.4. Использование клеточных технологий для разработки новых способов иммунотерапии онкологических заболеваний. Полиэпитопные антигены 45
2. Материалы и методы 52
2.1. Формулировка моделей предсказывающих аффинность связывания олигопептидов с молекулами мнс 52
2.2. Параметризация аминокислот и олигопептидов 53
2.3. Метод частных наименьших квадратов (pls) 55
2.4. Метод spls (sparse partial least squares) 55
2.5. Использованное программное обеспечение 56
2.6. Дополнительные модели, использованные в программах tepredict и polyctldesigner 57
3. Результаты и обсуждение 59
3.1. Создание статистических моделей для предсказания аффинности связывания олигопептидов с различными алломорфами молекул hla і класса 59
3.2. Создание программы tepredict
3.3. Обновление статистических моделей, используемых программой tepredict для предсказания т-клеточных эпитопов 73
3.4. Разработка программного обеспечения для рационального дизайна полиэпитопных т-клеточных антигенов 88
3.5. Проектирование полиэпитопных меланомных антигенов 94
Заключение 107
Выводы 111
Благодарности 113
Список литературы
