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背景。针对 HLA-DQ 的供者特异性抗体（DSA）的出现会降低移植物存活率，并限制未来移植的选择。当前实践通常基于 HLA 抗原错配或特异性表位计数（HLAMatchmaker）来预测 DSA 的发生，但其预测准确性仍然有限。提高预测准确性对于实体器官移植至关重要。 方法。我们分析了一个包含 240 例肾移植（480 个供者-DQ 样本）的回顾性队列，其中明确鉴定了每种移植后 DSA 所靶向的供者 DQ 等位基因。我们比较了特异性表位（HLAMatchmaker）、总表位数、氨基酸错配、PAM 遗传距离以及静电错配评分（EMS）在单独使用及联合使用时的预测准确性。DSA 的产生源于两个供者和两个患者 DQ 异二聚体所诱导的免疫应答。我们评估了患者与供者等位基因的适当组合方法。 结果。总表位数或氨基酸错配计数的表现优于 HLAMatchmaker 所使用的特异性表位（AUC 0.79 对 0.73）。在 XGBoost 分类器中将表位与 PAM 和 EMS 距离结合后，AUC 达到 0.84，风险比超过 7。信息量最大的特征为 PAM 距离以及分布于 HLA-DQ α 链和 β 链的一部分表位。在将预测对象从单个供者 DQ 等位基因扩展至整个供者时，两个按等位基因计算评分中的最大值优于概率性组合方法。 结论。在该队列中，特异性表位方法并非预测抗 DQ DSA 的最优方案；将总表位数与遗传和生化距离指标相结合可显著提升预测效果，这对于减少 DSA 的发生至关重要。下一步必须在独立队列中进行外部验证。
超越eplet计数：整合进化距离与静电差异的机器学习方法提高了肾移植后HLA-DQ供体特异性抗体形成的预测能力 | bioRxiv
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超越eplet计数：整合进化距离与静电差异的机器学习方法提高了肾移植后HLA-DQ供体特异性抗体形成的预测能力
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Yoram Louzoun，
Ofek Kirshenboim
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.17.739230
Yoram Louzoun
巴伊兰大学
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louzouy{at}math.biu.ac.il
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背景。针对 HLA-DQ 的供体特异性抗体（DSA）的出现会降低移植物存活率，并限制未来的移植选择。目前的实践通常基于 HLA 抗原错配或独特 eplet 计数（HLAMatchmaker）来预测 DSA 的发生，但其预测准确性仍然有限。提高预测准确性对于实体器官移植至关重要。方法。我们分析了一个包含 240 例肾移植的回顾性队列（480 个供体-DQ样本），其中已确定每一种移植后 DSA 所靶向的供体 DQ 等位基因。我们分别以及联合比较了独特 eplet（HLAMatchmaker）、总 eplet、氨基酸错配、PAM 遗传距离和静电错配评分（EMS）的预测准确性。DSA 的产生源于对两个供体和两个患者 DQ 异二聚体的免疫反应。我们评估了患者与供体等位基因的适当组合方法。结果。总 eplet 或氨基酸错配计数的表现优于 HLAMatchmaker 中使用的独特 eplet（AUC 0.79 对 0.73）。在 XGBoost 分类器中将 eplet 与 PAM 及 EMS 距离结合后，AUC 达到 0.84，风险比超过 7。信息量最大的特征是 PAM 距离，以及分布于 HLA-DQ α链和 β链上的一部分 eplet。在将预测从单个供体 DQ 等位基因扩展到整个供体时，两个按等位基因计算的评分中的最大值优于概率组合方法。结论。在该队列中，独特 eplet 方法并非预测抗 DQ DSA 的最优方法；将总 eplet 与遗传和生化距离指标相结合，可显著提高预测能力，这对于减少 DSA 的发生至关重要。在独立队列中进行外部验证是下一步的必要工作。
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发布于 2026 年 7 月 22 日。
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Yoram Louzoun，
Ofek Kirshenboim
bioRxiv
2026.07.17.739230；
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https://doi.org/10.64898/2026.07.17.739230
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超越eplet计数：整合进化距离与静电差异的机器学习方法提高了肾移植后HLA-DQ供体特异性抗体形成的预测能力
Yoram Louzoun，
Ofek Kirshenboim
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2026.07.17.739230；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.17.739230
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.17.739230v1?rss=1
🏷️ 肾移植 HLA-DQ 供体特异性抗体 机器学习预测 表位错配 移植免疫