Identification and Discovery of Tumor Neoantigens
肿瘤新生抗原（Neoantigens）是由肿瘤特异性的突变或异常翻译事件产生，并通过MHC分子呈递于细胞表面的短肽。由于这些肽段在正常组织中不存在，免疫系统从未见过，因此被高度识别为非自身，能够激活强烈而特异的T细胞免疫反应。
在肿瘤免疫治疗领域，新生抗原被认为是最具安全性与精确性的靶点，它们具有高度特异性、低自体耐受风险、强免疫原性等优势，是肿瘤个体化免疫治疗（如个体化疫苗、TCR-T）的核心靶点。
然而，许多真正具有免疫原性的抗原并不来自经典的蛋白编码区，而是来自uORF、lncRNA、反义链、融合转录本、无注释smORF等非传统来源。这些肽段在传统蛋白数据库中缺失，使得依赖数据库匹配的质谱方法难以识别，导致大量潜在的新生抗原长期处于盲区。
正因如此，能系统性发现非经典来源的新生抗原，就成为推动肿瘤免疫研究的重要突破口。而翻译组学（Ribo-seq）正好为这一领域提供了新的技术基础：它可以从源头捕捉所有真实翻译的编码序列，为全面的新生抗原挖掘提供前所未有的可能性。
传统免疫肽组学依赖数据库搜库，能鉴定到的呈递肽段大多来自已注释蛋白。而真实肿瘤细胞中，大量抗原来自uORF（5'UTR上游开放阅读框）、lncRNA编码片段、antisense ORF、非注释smORF（≤100aa）。这些区域通常不会出现在任何标准蛋白数据库中，质谱也无法主动去找它们。
Ribo-seq核糖体印迹分析可以直接捕获全基因组范围内正在翻译的ORF，并产生真实的核糖体足迹，构建真实存在且正在翻译的肽段库。因此，Ribo-seq是补齐肿瘤新抗原发现盲区的关键
这种“翻译组+免疫肽组学”的整合策略大幅提升了新生抗原的发现深度和广度，为肿瘤免疫学提供了更多、更新且更具生物学意义的候选抗原，为疫苗开发和精准免疫治疗开辟新的方向。
标准Ribo-seq分辨率不足时，会带来几个问题：
而我们的超高分辨率Ribo-seq具有：
能将隐藏在UTR、lncRNA、重复序列中的ORF逐一解析出来
使真正被翻译的位点清晰可见
减少假阳性，提高后续质谱匹配可信度
这些是传统新抗原方法最容易漏掉的来源，也是免疫原性最强的来源之一
因此，比起传统的Ribo-seq，我们能找到更多、更新、更真实的新抗原资源。
我们的肿瘤新生抗原挖掘平台，将超高分辨率Ribo-seq、全转录组测序与免疫肽组学深度整合，在业内形成了独特优势：
可精准解析隐藏于UTR、lncRNA、非注释区中的大量smORF，显著扩展新抗原候选范围
不依赖任何公共注释库，而是基于样本自身的翻译事件构建肽段数据库，使得大量非注释ORF/smORF得以被纳入搜库，提高新抗原发现灵敏度
HLA富集免疫肽组学提供实际呈递的证据，而Ribo-seq提供真实翻译的证据，两者的结合使得新生抗原更可信、更容易用于后续免疫应用（疫苗/TCR）
小于100aa的微肽往往免疫原性强却极易漏检，我们的高质量核糖体足迹和算法能系统识别这些微型肽源ORF，而传统方法难以覆盖
从RPF质控 → ORF识别 → 肽库构建 → MS匹配 → 新抗原筛选全流程均已标准化，使结果稳定可靠，便于临床与研发转化
帮助用户快速定位最具药物化潜力的新生抗原靶点
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