2020年6月10日，新加坡-新加坡新健康大学-国大学术医学中心(AMC)的科学家们开发了一种基于网络的交互式人体免疫原图集或构成免疫系统的基因和蛋白质图集。该图集被称为EPIC(扩展的多维免疫组学表征)，拥有从脐带血到成年阶段的全面，扩展的免疫细胞数据库，并且可以被全世界的科学界用来研究免疫机制。该小组的努力最近发表在著名的《自然生物技术》杂志上。

免疫系统是由细胞和蛋白质组成的复杂网络，可以保护人体免受感染和疾病的侵害。一直以来，人们一直非常感兴趣地研究人类免疫原及其作用方式，因为它是理解个体为何对病毒，疗法和疫苗反应不同的关键。对人类免疫原的洞察力使得能够开发出更有效的治疗方法或新的疫苗和疗法。

EPIC将通过提供免疫图的构建并使用人工智能(AI)对数据集进行分层和分析，从而在扩大或深化这些研究中发挥作用，科学家可以自由访问这些数据集。例如，他们可以使用EPIC探索不同年龄段的人类免疫组蛋白的整体架构，或分析特定于其专长或研究的特定细胞类型。EPIC可用于基础，转化和临床研究的连续体。

SingHealth杜克大学-国大转化免疫学研究所所长，该研究的主要研究者Salvatore Albani教授说：“对人体免疫组学的研究类似于在细胞水平上对人体进行MRI，从而使我们能够查明什么是对还是对，以及我们该如何应对疾病。我们希望EPIC作为人类免疫组学的综合数据集和分析工具，能够帮助临床医生和科学家了解免疫机制，预测精确的临床反应药物，甚至在识别新疫苗和疗法中发挥作用。”

可以挖掘EPIC中可用的数据集，以获得有关单个细胞亚群以及免疫系统发育和成熟的进化的详细而完整的信息。这可以帮助临床医生在最合适的治疗选择上做出明智的决定，并确定可以匹配不同免疫系统的新疗法的新靶标。

EPIC还可以加快寻找疫苗的过程。奥尔巴尼教授说：“科学家在开发疫苗时，会研究可以预测人体对潜在疫苗反应性的免疫特征。EPIC可以帮助更快地识别这些特征，并加快疫苗开发过程。”实际上，阿尔巴尼教授及其团队正在利用EPIC参与全球搜索，以寻找适合COVID-19的疫苗。

临床科学家和研究人员目前正在使用EPIC来了解疾病，例如关节炎，肝癌和免疫缺陷。KK妇女儿童医院医学科顾问Yeo Joo Guan博士一直在使用EPIC来识别与自身免疫性疾病(如系统性红斑狼疮)的临床结果较差相关的潜在治疗靶点和免疫特征。

“ EPIC对于使用免疫学数据进行研究的临床科学家非常有用，因为它提供了庞大的健康细胞计数数据集和分析它们的正确工具。其内置的生物信息学机制可以轻松地查询数据，即使通过具有很少计算背景的研究人员。EPIC的另一个独特之处在于其动态和交互式的数据表示格式，使研究人员可以在出现新想法时从不同的角度查看数据。”

杜克大学-国大研究高级副院长Patrick Casey教授评论了SingHealth和杜克大学-美国国立大学之间的医学合作伙伴关系对促进医学科学和实践的重要性，他说：“ SingHealth杜克大学-国大AMC合作伙伴关系始终如一展示了教育，研究和临床实践的交汇点如何在将基础研究转化为最终使患者护理和临床成果受益的发现中发挥关键作用，我相信EPIC是AMC的宝贵贡献，将成为开发过程中的关键资源针对疾病的新治疗策略。”

SingHealth副组长(研究与教育)黄天贤教授说：“转化研究是一个漫长的过程，需要花费大量时间和资源，我们很高兴SingHealth Duke-NUS AMC可以发挥作用我们期待看到EPIC作为一种智能的免疫数据和分析工具如何能够帮助简化和加速免疫学研究和转化研究，并为更多的临床突破铺平道路。 ”

EPIC最初仅以亚洲表型开始，但随着时间的流逝已扩展到包括来自区域和国际来源(包括欧盟和美国)的免疫细胞数据集。它被设计为一种开放源代码的工具，所有研究人员都可以使用，从而允许任何人提供样品，数据和新的分析工具。