人类免疫细胞与基因匹配关系的大范围研究

HLA与TCR的相互作用是适应性免疫识别的核心。已知单个TCR可识别多种HLA等位基因，但其交叉反应程度尚不明确。本研究构建了基于TCR的HLA相似性网络THNet，对超过900万显著关联的HLA-TCR对进行了全面分析。研究整合了5个TCR数据库（共1603个样本），包含4700多万个TCRβ链，使用超快速聚类算法GIANA将其分组，识别出与特定HLA等位基因相关的TCR簇（HA TCR簇）。

THNet能通过TCR库预测HLA分型，覆盖109个I类和99个II类HLA等位基因，比现有模型（如HLAGuessr）覆盖更多人群。基于TCR库构建的HLA相似性网络显示，I类HLA等位基因交叉反应高于II类，且该网络稳定性高，部分反映了HLA呈递肽段的相似性。

在人群分析中，利用英国生物银行约50万样本，基于HLA基因型聚类发现，黑人种群中HLA簇水平的疾病关联分析能捕捉到单等位基因分析遗漏的易感性（如血红蛋白病、狼疮）。在移植领域，THNet推导的错配评分（MS）可预测移植结局：器官移植中I类HLA错配评分比传统eplet评分更能预测 graft 失败，造血干细胞移植中II类错配评分表现更优，联合评分可提高风险分层精度。

综上，本研究通过系统分析TCR-HLA交叉反应网络，为自身免疫风险预测和移植效果改善提供了新见解。