基于CTL表位肽的多肽疫苗,它作为完整抗原的一部分,不具备传染疾病的危险性,并可以大量合成生产,已成为未来抗肿瘤及病毒感染疫苗发展的重要方向之一。其中,CTL表位的准确鉴定是至关重要的,为加快CTL表位筛选速度,国内外许多实验室开展了CTL表位预测技术的研究。但目前关于CTL表位预测研究仍存在以下不足①对表位结构信息表达不够准确;②大多数预测方法仅针对某一超型,不宜用于设计针对多数人群的疫苗;③未结合蛋白酶切预测、TAP转运预测,使预测的准确性不高。本项目针对目前表位预测存在的问题,拟运用量子化学、分子力学及分子动力学等技术建立新的表位结构信息表达方法,以此为基础借助人工智能算法建立基于CTL免疫应答过程的集蛋白酶体酶切位点预测、TAP转运肽预测及与HLA-I分子间亲和性预测为一体的新的表位预测筛选方案,探讨寻求不同HLA-I超型共同表位的方法,为基于表位的疫苗设计奠定基础。