推荐一篇发表在Nature biotechnology上的文章，文章标题是“Post-translational modifications reshape the antigenic landscape of the MHC I immunopeptidome in tumors”。本文通讯作者是来自以色列Weizmann科学研究所的Yifat Merbl教授，其课题组专注于泛素-蛋白酶体系统在肿瘤和免疫调节中的作用。本文中，作者设计并构建了一个蛋白质修饰集成搜索引擎（PROMISE）平台，成功揭示了PTM驱动的抗原性原理。

靶向与主要组织相容性复合体（MHC）分子结合的肿瘤抗原为T细胞疗法和免疫治疗带来了巨大希望。然而，来自外源病原体或者自身蛋白的多肽经历了与疾病相关的变化后，可能会引入突变或者翻译后修饰（PTM）水平的变化，进而作为新抗原（Neoantigen）调控后续激活的免疫反应的水平。此前对于新抗原的鉴定策略主要是基于基因组或者转录组的策略，即靶向的是突变介导的新抗原。而对于PTMs驱动的新抗原来说，目前仍缺乏一种具有高通量且高效的、能够系统且无偏地解析新抗原的方法。

因此本文中，作者开发了蛋白质修饰集成搜索引擎（PROMISE）策略。蛋白质组质谱仪器检测到的多肽往往需要与特定搜索空间的特定“理论”肽相匹配时才能够识别，而由于PTM导致了质量发生偏移的“蛋白质组暗物质”多肽则很难被有效鉴定。本文研究者通过MSFragger软件来比较理论肽和仪器捕获肽，并针对标准分析无法识别的多种修饰类型，进而对富集到的HLA免疫肽组学数据进行解析。通过靶向12种修饰类型的29种修饰组合（共36种质量偏移）的多重修饰搜索，他们成功对此前发表的高分辨率HLA I免疫肽组学数据上的甲基化、乙酰化、磷酸化、泛素化等修饰进行了分析。结果显示，他们成功鉴定了32,798条修饰肽段，与之前标准策略一致的基础上，还多鉴定到了三分之一的肽段，初步展现PROMISE策略的能力。

对全局HLA I肽中的PTM基序进行分析，他们发现一系列有意思的规律。首先，许多PTM具有位置偏好性，例如丝氨酸的磷酸化往往发生在4号位，而甲基化则均匀的分布在肽的各个位置。考虑到修饰和氨基酸分布可能存在一定的关系，于是他们在后续的分析中对这一问题进行了探索。结果显示，甲硫氨酸的氧化修饰与甲硫氨酸的分布基本一致，但是丝氨酸的磷酸化修饰与丝氨酸的分布则大相径庭。

同时，考虑到每个MHC I亚型都有其特异性多肽结合的能力，作者试图对每种HLA（特异性HLA单倍型）进行了分析。上游实验中，研究者通过HLA亚型特异性抗体对几种亚型进行了分析。为了对结果进行有效分析，他们设计了“站点得分”策略，即在修饰在锚定位点将得正分，在其他肽序列中则得负分，由此对位点进行了筛选。结果显示，PTM富集有三种主要分类。其一是PTM修饰的氨基酸模仿了某些化学类似物，例如3号位脱氨化天冬酰胺模拟了天冬氨酸的性质，进而对肽段功能进行了调控。其二是影响相互作用的PTM，例如C端赖氨酸的乙酰化修饰影响了其相互作用的能力，进而很可能导致免疫逃逸机制的发生。其三是PTM介导了新基序的产生，例如谷氨酰胺上的甲基化修饰和脯氨酸上的氧化修饰，都形成了一种不同于已知基序的有利结合肽。后续他们在不同癌症的临床样本中进行了数据分析，结果发现，不同癌症可能具有其带有特异性修饰的抗原肽靶点，也可能具有共享的修饰肽，这对疾病检测与治疗来说具有极其重要的作用。

综上，作者设计并开发了一个蛋白质修饰集成搜索引擎PROMISE，有效地解析了基于翻译后修饰的抗原肽递呈与识别等生物学功能的分子机制，后续具有在包括流行病、癌症等疾病的诊断和治疗中的应用潜力。