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Accurate detection of tumor-specific gene fusions reveals strongly immunogenic personal neo-antigens

免疫原性 融合基因 基因 癌症免疫疗法 癌症 生物 免疫疗法 抗原 计算生物学 转录组 癌症研究 免疫学 遗传学 基因表达
作者
David Weber,Jonas Ibn-Salem,Patrick Sorn,M Suchan,Christoph Holtsträter,Urs Lahrmann,Isabel Vogler,Kathrin Schmoldt,Franziska Lang,Barbara Schrörs,Martin Löwer,Uğur Şahin
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:40 (8): 1276-1284 被引量:30
标识
DOI:10.1038/s41587-022-01247-9
摘要

Cancer-associated gene fusions are a potential source for highly immunogenic neoantigens, but the lack of computational tools for accurate, sensitive identification of personal gene fusions has limited their targeting in personalized cancer immunotherapy. Here we present EasyFuse, a machine learning computational pipeline for detecting cancer-specific gene fusions in transcriptome data obtained from human cancer samples. EasyFuse predicts personal gene fusions with high precision and sensitivity, outperforming previously described tools. By testing immunogenicity with autologous blood lymphocytes from patients with cancer, we detected pre-established CD4+ and CD8+ T cell responses for 10 of 21 (48%) and for 1 of 30 (3%) identified gene fusions, respectively. The high frequency of T cell responses detected in patients with cancer supports the relevance of individual gene fusions as neoantigens that might be targeted in personalized immunotherapies, especially for tumors with low mutation burden. EasyFuse detects gene fusions in cancer transcriptomes for personalized immunotherapy.
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