2020
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Marthe SOLLEDER, « Deciphering the Landscape of HLA class-I and class-II Phosphopeptidomes leads to Robust Predictions of Phosphorylated HLA ligands », Serveur académique Lausannois, ID : 10670/1.jhjr97
Activation of CD8+ and CD4+ T cells through recognition of antigens presented by class I and class II human leukocyte antigen (HLA-I/HLA-II) molecules is crucial for immune responses against infected or malignant cells. In cancer, neoantigens can arise from cancer-specific genomic or proteomic alterations, including mutations and aberrant post-translational modification, such as phosphorylation. Identifying HLA ligands remains a challenging task that requires either heavy experimental work for in vivo identification or optimized bioinformatics tools for accurate predictions. While much work has been done on unmodified HLA-I and HLA-II ligands, only little is known about the presentation of phosphorylated peptides, in particular by HLA-II molecules. Moreover, none of the existing in silico models for predictions of HLA – ligand interactions are specifically trained on phosphorylated ligands. This thesis presents in-depth analyses of phosphorylated HLA-I and HLA-II ligands and introduces predictors for HLA – phosphorylated ligand interactions. The first part of this thesis comprises the curation of phosphorylated HLA-I ligands from several Mass Spectrometry – based peptidomics studies, identifying more than 2,000 unique phosphorylated peptides covering 72 HLA-I alleles. Furthermore, it was see that phosphorylated HLA-I ligands are shaped by a combination of HLA-I binding motifs, intrinsic HLA-I binding properties of phosphorylated ligands and kinase motifs. Combining phosphorylated HLA-I ligands with unmodified data for training a prediction model resulted in improved predictions of phosphorylated HLA-I ligands. The second part addresses phosphorylated HLA-II ligands presented by professional antigen presenting cells for CD4+ T cell activation. MS – based HLA-II peptidomics data resulted in the identification of binding motifs for more than 30 HLA-II alleles, comprising 2,473 unique phosphorylated ligands. These were used to retrain a predictor for HLA-II - ligand interactions and showed improved accuracy for phosphorylated ligands. The analysis of the phosphorylated HLA-II peptidomes revealed a more diverse repertoire of kinases responsible for the phosphorylation of peptides presented on HLA-II compared to HLA-I. In summary, the current work presents in-depth studies on phosphorylated HLA ligands as well as bioinformatics tools for the predictions of phosphorylated peptide interactions with HLA-I and HLA-II molecules. -- L'activation des cellules T CD8+ et CD4+ suite à la reconnaissance d’antigènes présentés par les antigènes des leucocytes humains de classe I et II (HLA-I/HLA-II) est cruciale pour les réponses immunitaires contre les cellules infectées ou cancéreuses. Dans le cancer, les néoantigènes peuvent provenir d'altérations génomiques ou protéomiques spécifiques au cancer, par exemple des mutations ou des modifications post-traductionnelles aberrantes, telles que la phosphorylation. L'identification des ligands HLA reste une tâche difficile qui nécessite soit un travail expérimental lourd pour l'identification in vivo, soit des outils bio-informatiques optimisés pour des prédictions précises. Si beaucoup de travail a été réalisé sur les ligands HLA-I et HLA-II non modifiés, on ne sait que peu de choses sur la présentation des peptides phosphorylés, en particulier par les molécules HLA-II. De plus, aucun des modèles in silico existants pour la prédiction des interactions HLA - ligands n'est spécifiquement entraîné sur les ligands phosphorylés. Cette thèse présente des analyses détaillées sur les ligands HLA-I et HLA-II phosphorylés et introduit des prédicteurs pour les interactions HLA - ligands phosphorylés. La première partie de cette thèse comprend la curation des ligands HLA-I phosphorylés provenant de plusieurs études peptidiques de spectrométrie de masse, identifiant plus de 2’000 peptides phosphorylés uniques couvrant 72 allèles HLA-I. De plus, il a été constaté que les ligands HLA-I phosphorylés sont obtenus par une combinaison de motifs de liaison aux HLA-I, de propriétés intrinsèques de liaison entre les HLA-I et les ligands phosphorylés et de motifs de kinases. La combinaison de ces ligands HLA-I phosphorylés avec des données de ligands non modifiés pour l’entraînement du prédicteur a permis d'améliorer les prédictions des ligands HLA-I phosphorylés. La deuxième partie de cette thèse porte sur les ligands HLA-II phosphorylés qui sont présentés par des cellules présentatrices d'antigènes professionnelles pour l'activation des lymphocytes T CD4+. Les données peptidiques de HLA-II basées sur la spectrométrie de masse ont permis d'identifier des motifs de liaison pour plus de 30 allèles HLA-II, comprenant 2’473 ligands phosphorylés uniques. Ces motifs ont été utilisés pour re-entraîner un prédicteur des interactions entre les ligands et HLA-II qui a montré une meilleure précision pour les ligands phosphorylés. En outre, l'analyse du peptidome HLA-II phosphorylé a révélé un répertoire plus diversifié de kinases responsables de la phosphorylation des peptides présentés par les HLA-II par rapport aux HLA-I. En résumé, cette thèse présente des études détaillées sur les ligands HLA phosphorylés ainsi que des outils bio-informatiques pour la prédiction des interactions des peptides phosphorylés avec les molécules HLA-I et HLA-II.