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今天发表在《电子生活》杂志上的一项研究表明，免疫T细胞上病原体识别蛋白的分组可能是识别某人过去是否感染的关键
虽然测量针对病原体的抗体的测试通常用于检测先前感染的迹象，但研究人员更难测量一个人对感染或疫苗接种的T细胞反应的强度和目标，但这些发现暗示了一种潜在的新方法
这些患者信息有朝一日可能对检测感染、指导治疗或支持新疗法和疫苗的研发有用
免疫T细胞帮助身体发现并消灭有害的病毒和细菌
T细胞外表面的蛋白质——称为受体——允许T细胞识别并清除被特定病原体感染的人类细胞
“虽然特定受体的丰富可以提供过去感染的线索，但T细胞受体的巨大分子多样性使得评估哪些受体识别哪些病原体变得异常困难
美国华盛顿州西雅图市弗雷德·哈钦森癌症研究中心的高级数据科学家、第一作者科什兰·迈尔-布莱克韦尔解释说:“每种病原体不仅被一组不同的受体识别，而且每个个体都为每种病原体开发了一组个性化的受体。”
“我们开发了一种新的计算方法，使我们能够发现个体间病原体特异性T细胞受体的相似性
最终，我们希望这将有助于开发过去感染的特征，尽管T细胞受体存在巨大的多样性
" 该团队使用来自新冠肺炎患者T细胞受体免疫人种研究的数据测试了他们的方法
使用他们的新软件快速比较大量的受体，他们能够根据受体氨基酸序列的相似性产生1831个T细胞受体分组，表明它们具有相似的功能
在一组独立的新冠肺炎患者中，研究小组发现与受体群相关的共同分子模式比先前假设的识别新型冠状病毒病毒部分的单个受体序列更能被有力地检测到，证明了对现有方法的重大改进
迈尔-布莱克威尔说:“我们的研究引入并验证了一种灵活的方法来识别类似的T细胞受体，我们希望这将对研究T细胞免疫的科学家广泛有用。”
“以这种方式将受体组合在一起，可以比较不同人群对感染或疫苗接种的反应
" 为了帮助其他研究人员使用这种方法用他们自己的数据开发T细胞生物标志物，该团队开发了一个名为tcrdist3的免费定制软件
“我们的软件提供了灵活的工具，将使科学家能够分析和整合快速增长的T细胞受体测序数据库，这些数据是识别病原体特异性T细胞受体特征所必需的，”资深作者安德鲁·菲奥里-加特兰德总结道，他是弗雷德·哈钦森癌症研究中心疫苗和免疫学统计中心的联合主任
“我们希望它将带来新的机会，不仅可以识别患者对过去感染和疫苗接种的免疫记忆，还可以预测他们未来的免疫反应
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