Hướng dẫn sử dụng NetMHCpan cho epitope MHC I

Tài liệu được viết cho workflow thiết kế vaccine đa epitope (multi-epitope vaccine, MEV) trong bối cảnh ung thư tuyến giáp thể nhú (papillary thyroid carcinoma, PTC). Các tiêu chí là sàng lọc in silico, không thay thế xác thực in vitro/in vivo.

Mục lục

1. Mục tiêu sử dụng
2. Chuẩn bị input
3. Chọn HLA class I
4. Thiết lập khuyến nghị
5. Phân tích output
6. Diễn giải kết quả cuối
7. Lỗi thường gặp
8. Tài liệu tham khảo

1. Mục tiêu sử dụng

NetMHCpan 4.2 được dùng để dự đoán peptide gắn HLA class I. Trong workflow MEV ung thư, đây là công cụ trung tâm để lọc CTL epitope trước khi chạy NetChop, DeepTAP, VaxiJen, AllerTOP và ToxinPred.

Đầu ra nên được lưu đầy đủ theo peptide, HLA allele, %Rank_EL, BindLevel và nếu bật BA thì thêm affinity nM/%Rank_BA.

2. Chuẩn bị input

• Nếu nhập protein FASTA: chọn peptide length 8, 9, 10, 11; 9-mer là mặc định và thường dùng nhất.
• Nếu đã có danh sách peptide: chọn Peptide input và nhập mỗi peptide một dòng.
• Nếu đã có peptide-HLA pair: dùng Peptide-MHC input để tránh chạy lại toàn bộ allele.
• Không nhập ký tự ngoài bảng amino acid chuẩn; ký tự lạ có thể bị đổi thành X và làm sai kết quả.

3. Chọn HLA class I

Nếu có HLA typing của bệnh nhân, chọn đúng HLA-A, HLA-B và HLA-C của bệnh nhân. Nếu chưa có typing, dùng panel allele đại diện dân số mục tiêu hoặc các allele phổ biến để sàng lọc ban đầu.

Không nên báo cáo kết quả là ‘HLA positive’ chung chung. Mỗi peptide phải đi kèm allele cụ thể, ví dụ HLA-A02:01 hoặc HLA-B15:02.

4. Thiết lập khuyến nghị

Mục	Thiết lập
Input type	FASTA nếu muốn sinh toàn bộ peptide; Peptide nếu đã có danh sách epitope
Peptide length	8, 9, 10, 11 cho MHC I
Prediction mode	EL mặc định; bật BA nếu cần IC50
Strong threshold	%Rank <0.5 theo mặc định NetMHCpan 4.2
Weak threshold	%Rank 0.5-2 theo mặc định
Output	Sort by prediction score và Save XLS để phân tích bảng

5. Phân tích output

Cột quan trọng nhất là %Rank_EL. DTU khuyến cáo chọn candidate dựa trên %Rank hơn là score thô, vì %Rank được chuẩn hóa theo từng HLA. BindLevel cho biết SB hoặc WB theo threshold đã chọn.

• SB: ứng viên ưu tiên, đặc biệt nếu %Rank rất thấp và peptide qua các bước NetChop/DeepTAP.
• WB: không loại ngay nếu peptide gắn nhiều allele, có nguồn gốc từ vùng đột biến hoặc có tính miễn dịch/an toàn tốt.
• Không binder: thường loại khỏi pipeline CTL, trừ khi có bằng chứng thực nghiệm độc lập.

6. Diễn giải kết quả cuối

Một dòng kết quả nên viết: peptide X, vị trí Y-Z trên protein, gắn HLA-A*02:01 với %Rank_EL 0.03, BindLevel SB, qua NetChop và DeepTAP, VaxiJen probable antigen, AllerTOP non-allergen, ToxinPred non-toxic, được giữ cho vòng xác thực tiếp theo.

Nếu đang sàng lọc neoepitope, cần giữ riêng thông tin peptide mutant, peptide wild-type tương ứng và chênh lệch binding giữa mutant và wild-type. Peptide mutant mạnh hơn wild-type có ý nghĩa ưu tiên hơn trong vaccine ung thư cá thể hóa.

7. Lỗi thường gặp

• Chỉ tải HTML mà không tải XLS/CSV.
• Dùng Score_EL để so sánh giữa nhiều HLA thay cho %Rank_EL.
• Chọn quá nhiều allele không có lý do dân số học.
• Không chạy NetChop và DeepTAP sau NetMHCpan.
• Không ghi peptide length trong phương pháp.

8. Tài liệu tham khảo

• Nilsson JB et al. NetMHCpan-4.2: improved prediction of CD8+ epitopes by use of transfer learning and structural features. Front Immunol. 2025; doi:10.3389/fimmu.2025.1616113.
• Reynisson B et al. NetMHCpan-4.1 and NetMHCIIpan-4.0: improved predictions of MHC antigen presentation. Nucleic Acids Res. 2020;48(W1):W449-W454.
• DTU Health Tech. NetMHCpan 4.2 server and instructions. Accessed 2026.