JP2017521801A - 移植におけるアロ反応性を予測する方法及びシステム - Google Patents

Abstract

本発明は、1又は複数のドナーと1又は複数のレシピエントの移植材料との間の予測される間接的に認識されるHLAエピトープ（PIRCHES）の数を決定するコンピューターによって実施される方法を行うための方法、システム、及び／又はデータ構造に関する。本明細書に記載される方法、システム、及びデータ構造は、許容可能なミスマッチの識別を可能として、コンピューターによって実施される方法により患者及びドナーのHLA由来ペプチドを分析することによって比較的安全な移植材料を可能とする。【選択図】図1

Description

本発明は、移植材料の1又は複数のドナーと1又は複数のレシピエントとの間の予測される間接的に認識されるHLAエピトープ（PIRCHES：PredictedIndirectly ReCognizable HLA Epitopes）の数を決定する、コンピューターによって実施される方法を行うための方法、システム、及び／又はデータ構造に関する。本明細書に記載される方法、システム及びデータ構造は許容可能なミスマッチの識別を可能にし、患者及びドナーのHLA由来ペプチドのin silico分析によって比較的安全な移植材料の供給を可能とする。

したがって、本発明は、迅速で信頼性のある方法において新規のデータ構造又はデータソースにおける生体現象を電子的に模倣するコンピューターによって実施される方法の実用的な実施の形態に関する。新規なデータ構造は、共有（適合）HLA分子（PIRCHES）によって提示されると予測される不適合レシピエントHLAアレルからレシピエント又はドナー特異的HLA由来ペプチドの数を決定する双方向ソフトウェアモジュールの開発を可能とする。多数のPIRCHESが、ドナー材料の移植後の望ましくない免疫反応のリスクの増加と関連する。したがって、迅速で効率的なPIRCHESの数の予測は、安全な移植材料の改良された選択を可能とする。さらに、本発明は、既存のHLAマッチング（例えばCordMatch）用途にどのようにして機能性を統合するかを明示する。

同種異系間の細胞、組織及び臓器の移植は、ますます魅力的な治療選択肢となっている発展しつつある治療法である。非血縁ドナーから移植を受ける患者の数は、近い将来2倍になると予想される。移植後のアロ反応性は、病理学的効果及び有益作用により、臨床転帰に対して大きな影響を有する。HLAミスマッチは、移植後の免疫反応を誘導することが知られているが、望ましくない免疫反応のリスクの予測に関与する因子はよくわかっていない。

造血幹細胞移植（HSCT）は、急速に成長している治療アプローチの一つの例である。HSCTの主な制限要因は、依然として移植片対宿主病（GVHD）のリスクであり、HSCTを受ける患者の数が増加すると予想されることから、GVHDを予防する新規なアプローチの提供は急を要する。GVHDのリスクを克服するため、患者は、全てのHLAアレルに対して完全に適合したドナーにより移植を受けることが好ましい。しかしながら、集団におけるHLA分子の多様性のため、これらの完全に適合するドナーはおよそ40 %の患者について利用可能ではない。完全に適合したドナーを利用することができない場合、臨床医は、しばしば必然的に不適合ドナーから最良のドナー（すなわち、最もGVHDのリスクの低いドナー）を選択するという難しい決断に直面する。

今までは、どのドナーが最も適しているかの決定は、例えば細胞傷害性Tリンパ前駆細胞頻度（CTLpf：cytotoxic T-lymphocyte precursor frequency）アッセイのように最大14日間の実験室での作業を必要とする困難なアッセイに頼ってきた。機能的には、より許容可能なミスマッチをCTLpfアッセイによって決定することができる。PBL 10⁶当たり1以下のCTLpfスコアが、より良好な全体生存期間と関連する（非特許文献1）。実験室法によって提供され得るかかる有用な情報にもかかわらず、分析に必要な時間は延長され、移植の必要な患者の更なる不利益又は死をもたらす場合がある。臍帯血又は臍帯血細胞の移植、腎臓移植、又は望ましくないアロ反応性によって引き起こされる副作用のリスクがある他の移植に対する移植材料の選択の前に、臨床医は同様の問題に直面する。CTLpfアッセイの代わりを見つけるため、2つの一般的に利用可能な予測プログラム、HLAMatchmaker及びHistoCheckを使用して許容可能ではないミスマッチを予測する試みが複数行われているが、今のところ成功していない。

HLAMatchmakerは、抗体に対する可能性のあるエピトープを特定し、固形臓器移植に対するその有効性を証明した（非特許文献2、非特許文献3）。HLAMatchmakerは、HLA上のエピトープとしてアミノ酸トリプレットにおける相違を考慮する。抗体がGVHDの発症の役割を果たす可能性があるが、HLAMatchmakerに基づく予測はアロ反応性と相関しない（非特許文献4）。

HistoCheckは、HLA不均衡（HLA disparities）の直接認識の概念、すなわち、ドナーT細胞が非多形的ペプチドを有する無傷の不適合HLA分子を認識するという概念に基づく（非特許文献5）。HistoCheckは、ペプチドを結合する溝又はT細胞受容体と接触する領域におけるHLA分子の構造的相違を特定する（非特許文献6）。これらの構造の相違を特定することによって、HistoCheckは、HLA不均衡の直接認識の可能性を予測することを目的とする。また、HistoCheckによって得られた相違スコアも、アロ反応性と相関しない（非特許文献7；非特許文献8）。

既存の技法を考慮すると、HLA不適合である移植用のドナー材料は、移植の失敗（例えば、GVHDの発症、及び／又は死亡率の増加）をもたらすリスクが高くなるかどうかを予測するためのより信頼性のある迅速な方法に対する必要性がある。

Heemskerk et al., (2007) Bone Marrow Transplantation, 40, 193-200 Duquesnoy et al., Hum. Immunol. 2002; 63: 353-63 Duquesnoy et al., Transplantation2003; 75: 884-89 Gupta et al., Blood 2010; 1 16: 1839-48 Amir et al., Blood 2011; 118: 6733 Elsner et al., Bone Marrow Transplant. 2004; 33:165-69 Spellman et al., Biol. Blood Marrow Transplant, 2011 Askar et al., Biol. Blood Marrow Transplant. 2011; 17:1409-15

従来技術を考慮して、本発明の根本的な技術的な課題は、特に所与のいずれかのドナーとレシピエント対との間のPIRCHESの数の特定による、有害反応のリスクが低い同種異系間の移植に適したドナーの細胞若しくは組織の製剤の選択のための、又は移植手順を経る患者における望ましくない免疫応答の予測のための、改良された又は代替的なコンピューターによって実施される手段の提供である。

この課題は、独立請求項の特徴によって解決される。本発明の好ましい実施の形態が従属請求項によって提供される。

したがって、本発明は、1又は複数のドナーと1又は複数のレシピエントの移植材料との間の予測される間接的に認識されるHLAエピトープ（PIRCHES）の数を決定するコンピューターによって実施される方法であって、上記PIRCHESが不適合レシピエントHLAアレルからのレシピエント特異的又はドナー特異的なHLA由来ペプチドであり、共有（適合）HLA分子によって提示されると予測され、この方法が、
a）上記レシピエントの不適合HLA分子からのペプチドの識別と、
b）1又は複数の選択された共有（適合）HLA分子によって提示されると予測されるa）で識別されたペプチドの決定と、
c）上記ドナーの全ての選択されたHLA分子からのペプチドの識別と、
d）1又は複数の選択された共有（適合）HLA分子によって提示されると予測されるc）で識別されたペプチドの決定と、
を含み、ここで、
e）各共有MHCクラスI HLA分子について、d）におけるペプチドセットに含まれないb）で決定された任意のペプチドをPIRCHE Iとして特徴づけるか、又は、
各共有MHCクラスII HLA分子について、d）におけるペプチドセットに含まれないb）で決定された任意のペプチドをPIRCHE IIとして特徴づけ、
f）工程a）〜工程d）がグラフデータ構造に格納された情報に対して行われることを特徴とする、方法に関する。

したがって、本発明は、所与のいずれかの対応する方法においてPIRCHESの数を決定する方法におけるその使用に加えて、本明細書に記載されるグラフデータ構造自体に関する。データ構造は、必要又は所望に応じて、本明細書に記載される本発明のいずれかの方法の工程において使用され得る。また、本発明は、上記方法の実施及び／又は本明細書に記載されるシステムの実行に対するコンピューターソフトウェアに関する。一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法は、工程f）がソフトウェア、例えば1又は複数のソフトウェアモジュールによって行われることを特徴とする。

本発明の更なる実施の形態は、HLAマッチング、及び本明細書に記載される方法によるPIRCHEマッチングに対するソフトウェアモジュールを備える、例えば、HLA不適合の非血縁ドナーから許容可能なミスマッチを有するドナー材料を選択するため、移植用ドナー材料を選択及び／又はスクリーニングするシステムに関する。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法は、上記グラフデータ構造に格納される上記情報が、生物学的データの電子的に格納された表示であるか、又は1若しくは複数の生物学的実体に対応するか若しくはその抽象概念であることを特徴とする。したがって、本発明は、「現実世界」の生物学的実体に対応するデータが処理されるコンピューターによって実施される方法に関する。グラフデータ構造自体は、データ構造の特定のアーキテクチャのみならず、好ましくは実体の特定の生物学的内容及び該構造によって具体化される関係も特徴とする。

本発明の新規なグラフデータ構造、及び本明細書に記載される方法におけるその使用は、以前に試みられたアプローチと比較して、著しく改善された（短縮された）処理時間を可能とする。ドナーとレシピエントとの間のPIRCHEの分析が、本発明において採用されるデータ構造によってそれほど著しく向上され得ることは（that）、非常に驚くべきことであった。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法は、ドナーとレシピエントとの間のHLAマッチングが本明細書に記載される方法を行うのに先立って行われることを特徴とする。上記方法のHLA分類データは、予め行われてもよく、HLA型に関するデータは後に本発明の方法によって分析されてもよい。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法は、上記レシピエントの不適合HLA分子に由来するペプチド及び上記ドナーのHLA分子に由来するペプチドが、上記HLA分子（複数の場合がある）内のヒトプロテアソームの開裂部位を予測するため、コンピューターによって実施される方法によって識別されることを特徴とする。これは、本明細書に記載される方法の工程a）及び工程c）を指すことが好ましい。したがって、開裂部位は、エンドペプチダーゼ及び／又はヒトプロテアソームによって認識されるプロテアソーム部位に関することが好ましい。本発明のこの特徴の好ましい実施の形態は、ソフトウェアNetChop、又は本明細書に記載される、ペプチド配列のプロテアソーム開裂を決定することができる代替ソフトウェアの使用に関する。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法は、請求項1の工程b）及び工程d）が、所与のいずれかのHLA分子への上記ペプチドの結合を予測するため、コンピューターによって実施される方法を使用して行われることを特徴とする。本発明のこの特徴の好ましい実施の形態は、ソフトウェアであるNetMHCpan及び／又はNetMHCII、又はHLA分子若しくはMHC分子における所与のいずれかの、好ましくは九量体のペプチドの結合を決定（又は予測）することができる、本明細書に記載される他の代替物の使用に関する。

ペプチドがHLA分子によって提示されるかどうかを予測するため、他の結合基準を適用してもよい。提供される値は、文献に以前より記載される結合特性に基づくが、PIRCHEが提示しているHLAと結合すると合理的に見なされ得る場合は、異なる値を得るか、又は適用してもよい。本明細書に言及される好ましい値は、非常に良好に機能する。各ドナー−レシピエント対に対して、提示可能なレシピエント又はドナー特異的HLA由来ペプチド（PIRCHES）が識別される。

一つの実施の形態では、共有HLAアレルの提示ごとに、予測されるドナーHLAアレル由来のバインダーは、治療状況に応じてドナー自身のペプチドと見なされ、レシピエントHLAアレルはレシピエント自身のペプチドと見なされるため、分析から除外される。一般に、PIRCHESの数を作成するため、各ドナー−レシピエント対について提示可能なレシピエント又はドナー特異的ペプチド（不適合レシピエントHLAアレルに由来し、共有HLAによって提示されると予測される）の数を数える。

PIRCHE-Iは、好ましくは2工程で識別され得る。
1）プロテアソーム及びTAPチャネルによる輸送によるアミノ酸配列の予測される処理のin silico評価を、好ましくはNetChopを使用して行う。NetChopは、配列分析に基づくヒトプロテアソームの開裂部分を識別する一般に知られたソフトウェアに基づく方法である。九量体ペプチドが分析に含まれることが好ましい。好ましい実施の形態では、C末端開裂可能性が決定される。HLAタンパク質全体が（in silicoで）開裂され、開裂可能な全ての位置に印が付与される。印付けられた位置から逆に、クラスIへの結合について分析される九量体ペプチドを識別することが好ましい。

NetChopの代替として、MAPP、PaProc又はLuet al.（J Zhejiang Univ Sci B, 2013 Sep; 14(9): 816-28）又はGinodi et al.（Bioinformatics, 2008 Feb 15; 24(4): 477-83）に記載される方法等の適用され得る多様なソフトウェアに基づくアプローチが当該技術分野で知られている。

2）その後、（工程1に従って）処理される可能性の高いペプチドを、ドナーとレシピエントとの間で共有される（適合する）HLA（好ましくはHLA-A、HLA-B、及びHLA-C）によって提示される能力について、NetMHCpanを使用して試験する。NetMHCpanは、人工神経ネットワークを使用する既知のいずれかのMHC分子に対するペプチドの結合を識別及び／又は予測する一般に知られた方法である。該方法は、150超の異なるMHC分子を含む150000超の定量的結合データに対応している（trained on）。予測を、HLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-E及びHLA-Gのアレルに対して行うことができる。予測値を、nM IC50値の単位で、又は200000の無作為の天然ペプチドのセットに対する％ランクで与えることができる。500nM未満のIC50結合値を有するペプチドは適切なバインダーとして選択されることが好ましい。

PIRCHE-IIは以下の通り識別され得る。
好ましくは可能性のある15merのHLA-DR、HLA-DQ及びHLA-DPバインダーの九量体結合コアは、NetMHCIIPan 2.0、NetMHCII 1-0又はNetMHCII 2.2で分析されることが好ましい場合がある。NetMHCIIは、人工ニューロンネットワークを使用するHLA-DR、HLA-DQ、HLA-DP及びマウスMHCクラスIIアレルに対するペプチドの結合を予測する一般に既知の方法である。9個のHLA-DRサブタイプを含む14個のHLA-DRアレル、6個のHLA-DQ、6個のHLA-DP、及び2個のマウスH2クラスIIアレルに対して予測を得ることができる。予測値は、nM IC50値、及び1000000の無作為の天然ペプチドのセットに対する％ランクとして与えられる。1000 nM未満のIC50結合値を有するペプチドを関連があるとした。

HLA結合の決定に使用され得る、当該技術分野で既知の幾つかの代替的な方法が存在する。SYFPEITHI（Rammensee et al.,Immunogenetics 41, 178-228, 1995及びRammensee et al., Landes Bioscience 1997に記載される方法に基づく）及びBIMASはよく知られている代替法であり、クラスI結合に適しているが、クラスII結合においては幾つかの欠点を示す。他の代替法は、Tepitope（Stur-niolo et al.,1999, Nat. Biotechnol. 17:555-561に基づく）、TepitopePAN、EpicCapo、PAAQD、POPI、Propred及びMultipredに関する。

一つの実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、PIRCHE-Iペプチドが10 μM未満、好ましくは1000 nM未満、より好ましくは500 nM未満の予測されるIC50結合値を有する方法に関する。

一つの実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、PIRCHE-IIペプチドが20 μM未満、好ましくは5 nM未満、より好ましくは1000 nM未満の予測されるIC50結合値を有する方法に関する。

HLA由来ペプチド及び上に記載されるそれらの可能性のある結合特性の識別は、グラフデータ構造との関連で後に提供され及び／又は分析される。

本発明によれば、またコンピューターサイエンスでは、「グラフデータ構造」という用語は、ノード（頂点（vertices）とも呼ばれる）の収集、及びエッジ（edges）と呼ばれるそれらの間の接続を含む、データの種類又は構造である。グラフデータ構造は、各エッジと数値属性等の或るエッジ値とを関連付け得る。

本発明によれば、データ構造のノードをHLA値実体及びペプチド実体として表すことが好ましく、ここではHLA値とペプチド実体との間の関係としてエッジを表すことが好ましい。

グラフデータ構造と関連する典型的な演算は、ノードx〜ノードyのエッジ、すなわち「neighbors(G, x)」が存在するかどうかを試験し、x〜yのエッジ、すなわち「get_node_value(G, x)」が存在するように全てのノードyを列挙し、ノードxと関連する値を返す、「adjacent(G, x, y)」を含む。更なる演算が利用可能であり、また、例えば所与のいずれかのドナー−レシピエント対に対してPIRCHESとされるペプチドを選択する場合に、例えば、本明細書に定義される或る特定の関係によって定義される特定のノードを選択又は提供することができる。したがって、所与のいずれかのドナー−レシピエント対に対するPIRCHESの数に関する所望の情報を決定するため、当業者は、ソフトウェアプログラムにおいて行われる様々な演算を介して本明細書に記載されるグラフデータ構造を使用することができる。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、上記グラフデータ構造が、
−1又は複数のHLA値実体と、
−1又は複数のペプチド実体と、
−上記HLA値実体と上記ペプチド実体との間の1又は複数の関係と、
を含み、各実体が上記グラフデータ構造内で単一の例において存在し、別の実体に対して1又は複数の関係を示し得ることを特徴とする。

好ましい実施の形態では、1又は複数のHLA値実体は、好ましくはHLAアレルの情報及び／又はコンピューター表示に関する。好ましい実施の形態では、HLA値実体は、固有のタンパク質配列によって規定されるアレルに関することから、対応するタンパク質配列における変化を伴わないDNA配列の相違のみを示すHLAアレルは上記方法において考慮されないことが好ましい。DNA配列の相違のみを示すかかるHLAアレルの例は、同義DNA配列変更又はコーディング領域外の配列変更に関係する標準的なHLA命名システムのフィールド3及びフィールド4に記載されるアレル特異的な特徴に関する。

好ましい実施の形態では、1又は複数のペプチド実体は、HLA値実体に由来するペプチド配列の情報及び／又は計算表示に関することが好ましく、それによって所与のいずれかのHLAアレルの配列がHLAタンパク質配列内から所与のいずれかの長さのペプチド配列を産生するコンピューターアプローチを介して開裂される可能性があり、ここで、ペプチドは好ましくは5〜30、好ましくは7〜11、より好ましくは9、又は好ましくは12〜18、より好ましくは15のアミノ酸長である。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、HLA値実体がペプチドに対する関係を有するが、他のHLA実体に対しては関係を有さず、ペプチドはHLA値に対して関係を有するが、他のペプチドに対しては関係を有しないことを特徴とする。この一組の関係により、グラフデータ構造は、効率的な（迅速な）照会を可能とするように形成される。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、所与のいずれかのHLA値実体が幾つか（1〜n）のペプチドを「有する」ことを特徴とし、ここで、所与のいずれかのHLA値実体の（それに由来する）各ペプチドは上記HLA値実体に対して関係を有する。したがって、グラフデータ構造は、各HLA値実体とその接続されたペプチド実体との間の関係によって規定され、上記関係は好ましくは対応するHLA分子のアミノ酸配列の予測されるプロテアソーム開裂及びプロテアソーム開裂の可能性によって規定される。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、各HLA値実体のペプチド（及びそれらの数）が対応するHLA分子のアミノ酸配列の予測されるプロテアソーム開裂によって決定されることを特徴とする。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、プロテアソーム開裂の可能性が0〜1（好ましくは0〜1の間）の開裂スコアによって表されることを特徴とし、ここで、上記スコアが所与のいずれかのHLA値実体とペプチド実体との間の関係の特性を表す。

好ましい実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、請求項1の工程a）及び工程c）が、上記ペプチドの識別が開裂スコアに従って決定されるように行われることを特徴とする。一つの実施の形態では、所与のいずれかのペプチドに対する好ましくは0.5超（閾値は0〜1、好ましくは0.1〜0.9、より好ましくは0.3〜0.7、最も好ましくは0.5であってもよい）の開裂スコア（関係の特性又は属性）は、上記HLA分子のペプチド識別に十分である。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、所与のいずれかのHLA値実体がペプチドの数（0〜n）を「提示する」ことを特徴とし、ここで、所与のいずれかのHLA値実体によって提示される各ペプチドは上記HLA値実体に対する関係を有する。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される方法又はグラフデータ構造自体は、HLA値実体によるペプチドの提示が上記HLA分子による上記ペプチドの予測される結合及び提示によって決定されることを特徴とする。

好ましい実施の形態では、ペプチド提示（上記ペプチドの予測される結合及び細胞表面での提示等）の可能性は、IC 50スコアによって表され、所与のいずれかのHLA値実体とペプチド実体との間の関係の特性を表す。一つの実施の形態では、請求項1の工程b）及び工程d）について、ペプチドの上記決定はIC 50スコア閾値を使用して行われる。

一つの実施の形態では、本明細書に記載される上記方法又はグラフデータ構造自体は、上記閾値が好ましくはPIRCHE Iに対して500以下及び／又はPIRCHE IIに対して1000以下のIC50スコアであることを特徴とし、ここで、かかるスコアは上記ペプチドの予測された提示の決定に十分である。

好ましい実施の形態では、選択されたHLA分子はHLA遺伝子座A*、B*、C*、DRB1*及びDQB1*であり、任意でDPB1*及びDRB3/4/5*である。

本発明の更なる態様は、移植用のドナー材料を選択及び／又はスクリーニングする、例えば、不適合非血縁ドナーから許容可能なミスマッチを有するドナー材料を選択するシステムであって、HLAマッチング、及び前述の記載の方法によるPIRCHEマッチングに対するソフトウェアモジュールを備えるシステムに関する。

好ましい実施の形態では、移植用のドナー材料を選択及び／又はスクリーニングするシステムは、上記HLAソフトウェアモジュールが、好ましくはHLA遺伝子座A*、B*、C*、DRB1*及びDQB1*、任意にDPB1*及びDRB3/4/5*をコードする高精度アレル（例えばA*02:01）に基づいてドナーとレシピエントのHLA分類データとの間のHLAマッチングを行うことを特徴とする。

PIRCHEマッチングモジュールが好ましくは患者、マッチングプロファイル、及びHLA適合ドナーのリスト、好ましくは臍帯血単位（CBU）を受け入れ、PIRCHE情報に富む入力ドナーリストをサービスクライアントに返すように、上記PIRCHEマッチングが、上記HLAマッチングソフトウェアモジュールによって作成されるHLAマッチング情報を組み込むことが更に好ましい。

好ましい実施の形態では、上記システムは、患者情報プロファイル及び検索プロファイルが共有されるサービス統合マネージャソフトウェアモジュールによって提供され、患者情報プロファイル及び検索プロファイルが最初に上記HLAマッチングソフトウェアモジュールによって処理された後、上記PIRCHEマッチングモジュールに対するPIRCHE数の分析に対する上記共有されるマネージャモジュールによって、患者にマッチングプロファイル及びHLA適合ドナーのリスト、好ましくは臍帯血単位（CBU）を提供するように、上記共有されるサービス統合マネージャモジュールがHLAマッチングモジュール及びPIRCHEマッチングモジュールの両方に接続されることを特徴とする。

上記システムの様々な実施の形態は、HLAマッチング及びPIRCHEマッチングに対する複合アプローチを提供することによって、望ましくない同種間反応を引き起こすリスクの低い移植材料を検索する移植プロバイダーに対して固有のサービスを提供する。本明細書に記載されるシステムの技術的効果は、ドナーデータバンクの照会速度の改善のみならず、より安全な移植材料の提供であり、それによって同種間材料の移植を受けた患者集団の健康を増進する。

本発明の一つの態様では、本明細書に記載される方法又はシステムは、ドナーHLA値実体に対応する情報が1又は複数のドナープロファイルから得られることを特徴とする。ドナープロファイルは「ドナー型」と呼ばれることがあり、個々の被験体において生じ得る、HLAアレルの所与のいずれかの可能性のある組合せ、及び／又はハプロタイプの電子（理論上の又は現実のドナーによる）表示に関する。ドナープロファイル又はドナー型は、上に記載される全ての可能性のあるドナー型を含む、追加のデータ構造、データベース、ライブラリ及び／又はシミュレーションに格納されることが好ましい。

好ましい実施の形態では、ドナープロファイルは、追加のデータ構造、データベース、ライブラリ、及び／又はペプチド及び／又は所与のいずれかの1若しくは複数の理論上の若しくはバーチャルのドナーのHLA値実体のシミュレーションに格納されることが好ましい。一つの実施の形態では、複数のドナープロファイル又はドナー型は、ドナーデータ構造、データベース、ライブラリ、及び／又は好ましくはHLAアレルの本質的に全ての可能性のある遺伝子型若しくは可能性のある組合せ、及び／又はハプロタイプに対して、本質的に全ての可能性のあるドナーを含むシミュレーションに格納されることが好ましい。

「本質的に全ての」という文言は、本発明の内容において、相当数、好ましくは全て、又は全ての既知のアレル群のタンパク質変異体に関する。したがって、上記方法は、特定のドナー又はアレル群が実際に比較的低いPIRCHE値と関連するかどうかを有効に決定することができるため、それ自体を好ましい選択として提示する。当業者は、格納データの信頼性又は或る特定のアレルの集団頻度のいずれかに基づいて所与の任意のアレル群内の可能性のあるタンパク質変異体の予備選択を行うことができることから、該方法は、アレル群の全ての既知のタンパク質配列の分析に限定されない。一つの実施の形態では、上記方法は、より決定的な結果を提供するため、アレル群内の本質的に全ての既知の（又は関連する）タンパク質配列の分析を包含する。

この態様の好ましい実施の形態では、本発明の方法又はシステムは、上記方法及び／又はシステムが、1又は複数のドナープロファイルに対してレシピエント情報（好ましくは移植を必要とする生体レシピエントに対応する）を用いて検索することを可能とし、上記システム及び／又は方法の結果（成果）が1又は複数の（好ましくは複数の）最も適合する不適合ドナープロファイル、好ましくは最も可能性の低い数のPIRCHESを有する9／10不適合ドナーに関する情報を提供することを特徴とする。

一つの実施の形態では、本発明の方法又はシステムは、上記方法及び／又はシステムが、ドナー材料の電子記録（例えば、PIRCHESに対して格納された情報を有しない記録）に機能的に接続され、前述の記載の方法及び／又はシステムの成果が上記方法及び／又はシステムのエンドユーザーから上記成果に対応する所与のいずれかの1又は複数の最も適合する不適合ドナー材料について、上記記録にクエリを送ることを可能とすること特徴とする。本発明は、エンドユーザー、例えば医師又は移植物提供者を、上記ドナー材料に関する情報を含む幹細胞又は他のドナー材料の記録と結び付けることが好ましい。

一つの実施の形態では、本発明の方法又はシステムは、任意の1又は複数のヒト集団（年齢、性別、人種等）におけるHLAアレルの所与のいずれかの組合せ（例えば、ハプロタイプ又は遺伝子型として知られる）の頻度を表す情報が、ドナープロファイルの可能性のあるHLAアレルの組合せの各々に関して上記プロファイルに組み込まれることを特徴とする。

一つの実施の形態では、本発明の方法又はシステムは、「低」又は「中」精度のHLA分類によって決定されたHLAアレルの所与のいずれかの組合せの既知の集団頻度に基づいて、「低」又は「中」精度のHLA分類によって分類されたドナー材料に対する電子的に格納されたHLA分類データをコンピューターによって実施される方法によって「高」精度の類似する又は相似するHLA分類状態へと変換することによって、本明細書に記載の方法及び／又はシステムを使用して「低」又は「中」精度技法によって予め得られたHLA分類データの照会を可能とすることを特徴とする。

移植用に保存される多数のドナー試料は、現在、「低」又は「中間」の精度のいずれかで分類されているにとどまる。完全に適合するドナー材料が無いことが明らかな場合、一部の不適合ドナー材料も移植に適している可能性がある。しかしながら、適合ドナー材料を検索している臨床医は、移植に対して、又は移植前の更なる高精度の分類に対して、「低」又は「中間」の精度で分類された材料の選択において難しい仕事に直面する。どのドナーが許容可能な同種異系材料を提供する可能性が最も高いか、又はどの不適合アレル群が低リスクの不利な免疫反応と関連する可能性が最も高いかを決定することは、「低」又は「中間」の精度で分類されたドナー情報に直面した場合、臨床医にとって課題が残されたままである。したがって、本発明は「低」又は「中」精度のHLA分類を「高」精度のデータに変換することを可能とする。

高精度の分類を行うためにかかる比較的高いコストに加えて、移植後に望ましくない免疫応答を患っている患者に対する莫大な医療費を考慮すると、安全に移植可能な材料を予測する方法、及びどの不適合若しくは不適合の可能性のあるドナーがより低いリスクの望ましくない免疫反応と関連するかを予測する方法は、医学会において最も重要である。本明細書に記載される方法は、手術（又は治療）の上流、及び必要とされ得る任意の高精度の分類の上流にあるリスクの減少を可能にすることで、患者、医師、及び医療機関のそれぞれに対する多大な医療費及び財務コストを回避する。

一つの実施の形態では、本発明の方法又はシステムは、上記方法及び／又はシステムがa）HLA分類データ（好ましくはドナー）の「低」又は「中」精度のHLA分類から「高」精度のデータへの変換、b）上記ドナー情報のレシピエントHLA情報とのHLAマッチング、及びc）本明細書に記載される方法及び／又はシステムによるPIRCHEマッチングを特徴とする。

本発明の更なる態様は、任意の1又は複数のヒト集団（年齢、性別、人種等）において所与のいずれかのHLAアレルの組合せの頻度を表す情報が、ドナープロファイルの各可能性のあるHLAアレルの組合せ（例えば、ハプロタイプ又は遺伝子型として知られる）に対する上記プロファイルに組み込まれ、好ましくは「低」又は「中」精度のHLA分類によって分類されたドナー材料に対する電子的に格納されたHLA分類データが、コンピューターによって実施される方法により、上記「低」又は「中」精度のHLA分類によって決定されたHLAアレルの所与のいずれかの組合せの既知の集団頻度に基づいて、「高」精度に類似の又は相似のHLA分類状態へと変換され、それによって本明細書に記載される方法及び／又はシステムを使用して「低」又は「中」精度の技法によって先に得られたHLA分類データの照会を可能とすることを特徴とする方法又はシステムに関する。

移植材料は、移植が意図される所与のいずれかの生体物質に関する場合がある。かかる生体物質は、細胞、組織、血液、特に臍帯血、造血幹細胞、又は他の前駆細胞若しくは幹細胞の集団、又は移植用臓器に関する場合がある。

本発明のコンピューターによる実施は、同種異系間移植の可能性のある許容可能なドナー材料の識別のための効率的で、迅速かつ信頼性のある方法を可能とする。ソフトウェアによって処理されたデータを完全に又は部分的に自動で取り扱うことができ、それによって、好ましい実施の形態では自動化されたコンピューターによって実施される方法を可能とする。任意のドナー−レシピエント対に対して決定されたPIRCHESの数に加えて、ドナー及びレシピエントのHLA分類に関するデータを電子的に格納することができ、最終的には適切なデータベースに維持することができる。したがって、本発明は本明細書に記載される方法を実施することができるコンピューターソフトウェアにも関する。さらに、本発明は、PIRCHESの数が望ましくない免疫反応のリスクと相関する、移植後のヒト白血球抗原（HLA）に対する免疫応答の予測のための自動化されたコンピューターによって実施される方法に関することが好ましい。

上記システムは、全ての公開されたHLAアレルに対する情報を含む、1又は複数のデータベースを備えることが好ましい。該データベースは、新たなHLAアレル配列が公開されるにしたがい更新されてもよい。所与のいずれかのコンピューター言語に基づいてもよいコンピューターソフトウェアを、必要な各プログラムを呼び出すことに加えて、データベースを作成及び／又は更新するために使用してもよい。

本発明は、移植後に起こる可能性のあるヒト白血球抗原（HLA）に対する免疫応答を好ましくは移植前に予測するシステムを更に含む。該システムは、コンピューター計算デバイス、データ記憶装置デバイス、及び／又は適切なソフトウェア、例えば本明細書に記載される方法を実施するため互いに相互作用する個々のソフトウェアモジュールを備えてもよい。

一つの実施の形態では、上記システムは臍帯血バンクのデータバンク又はデータベースを備えてもよく、それにより各試料をHLA型について検査し、情報を電子的に格納する。また、上記システムは、追加のコンピューター計算デバイス、例えばレシピエントに関するHLA型データが格納される、臨床医、移植センター又は病院のデバイスとの間の接続を備えてもよい。例えばインターネットにより、複数のデータベース間の接続を通して、本発明の方法は、適切なソフトウェアを使用して行われ得る。複数の可能性のあるドナー試料及び患者のHLA型を比較してもよく、所与のいずれかのドナー−レシピエント対に対するPIRCHEの数を決定してもよい。本明細書に記載される方法に基づく分析に照らして、所与のいずれかのドナー材料、例えば臍帯血バンク又は他の細胞若しくは組織バンクに保存された試料が移植に適しているかどうか、臨床的に適切な予測を行うことができる。

一つの実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、HLA分類がHLAサブタイプであるHLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1、HLA-DQB1、HLA-DPB1、HLA-DQA1、HLA-DPA1、HLA-G、HLA-E、HLA-F、HLA-MICA、HLA-MICB及び／又はHLA-KIRに対して行われる方法に関する。

一つの実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、HLA分類がHLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1及びHLA-DQB1に対して行われる方法に関する。これら5個のアレルは、9／10適合非血縁ドナーを指す、一般に使用される用語「9／10適合」の根拠を提供する。かかる場合、これら5個の遺伝子の10個のアレルのうち9個がマッチを示すが、残り1個のアレルが適合しない。したがって、本発明は、好ましい実施の形態では、かかる9／10適合非血縁ドナーに由来する材料の使用が安全かどうか、すなわちそのミスマッチが移植に対して許容可能であるかどうかを決定することを可能とする。

また、本発明は、一般的な9／10シナリオより多くのミスマッチが存在するドナー試料における許容可能なHLAミスマッチを見つけるための本明細書に記載される方法に関する。本発明によって包含される可能性のあるドナーの一例は、許容可能な不適合ドナー材料について本明細書に記載される方法を使用してスクリーニングされ得る、ハプロタイプ一致ドナーである。ハプロタイプ一致血縁ドナーは、患者に対して「50 %マッチ」を有するドナーとして記載されてもよい。この種のドナーは、親、兄弟、又は子供の場合がある。定義上では、遺伝学的材料の半分がそれぞれの親に由来することから、患者の親又は子供は常にハプロタイプ一致ドナーとなる。兄弟がハプロタイプ一致ドナーとなる可能性は50 %である。ハプロタイプ一致HSCTは、90 %の患者がハプロタイプ一致の家族成員を有することから、より一層多くの人々にHCTの選択肢を提供する。他の利点として、即時のドナー利用可能性、人種バックグラウンドにかかわらず全ての患者に対する等しいアクセス、複数のドナー間で選択可能性、及び必要に応じて追加の細胞を得られることが挙げられる。代替的には、臍帯血単位（CBU）は、高レベルのHLAマッチングを示さない場合があるが、そのミスマッチが本明細書に記載される方法によって許容可能であると決定される場合はなおも移植に適している場合がある。CBUは、典型的には、最小で4／6適合であるが、このマッチはアレルレベルで4／10又は5／10の状況をもたらす可能性がある。

本明細書に記載される方法が共有HLAに幾分頼っていることを考慮すると、最小のHLA適合は1つのアレルマッチである。これはHSCTについては起こる可能性が低いが、かかるシナリオは入手可能なドナー材料の数が制限されていることから臓器移植に対しては頻繁に起こる。したがって、本発明は、最小1つのアレルマッチを有する不適合試料に対して行われてもよい。したがって、不適合ドナーは、1／10、2／10、3／10、4／10、5／10、6／10、7／10、8／10、9／10又は10／10（DPミスマッチ）マッチに関する場合がある。また、追加のアレルを試験する場合、ドナーは、任意の他の種類のミスマッチを示してもよく、それにより少なくとも1つのアレルマッチが存在する。移植には、かなりのHLAマッチを有するドナーが好ましい。したがって、追加のアレルを分類に供する場合、ドナーは、例えば11／12又は13／14適合であってもよい。

一つの実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、HLA分類が血清学的及び／又は分子分類を含む方法に関する。好ましい実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、HLA分類が配列に基づく分類によって高精度レベルで行われる方法に関する。

一つの実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、HLA分類がHLAクラスIアレルに対してエクソン1〜7、及びHLAクラスIIアレルに対してエクソン1〜6のシーケンシングを含む方法に関する。一つの実施の形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、HLA分類が、HLAクラスIアレルに対してエクソン2及びエクソン3、及びHLAクラスIIアレルに対してエクソン2の高精度のHLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1及びHLA-DQB1の分類を含む方法に関する。これらの特定のHLA分類アプローチは、本明細書において提供される実施例に記載され、従来の分類方法に対する利点を実証し、ミスマッチを識別するため分類される必要がある全アレルを提供する。

ペプチドの開裂及び結合のシミュレーションの略図である。 グラフデータ構造の略図である。機能的な見方から、アルゴリズムに対するコアデータ構造は、HLA値、ペプチド、及びそれらの実体間の関係からなる。 グラフデータ構造の例は、ペプチドに対するノード及びHLA値実体を含み、上記実体間の関係を「有する」又は「提示する」。 好ましくはサービス統合マネージャ（提示レイヤー）によって、複合されたHLAマッチングとPIRCHEマッチングとのソフトウェアモジュールの略図である。 例としての可能性のあるシステムアーキテクチャのより詳細な概観を提供する図である。 つづき 本発明のソフトウェアによる実施の略図であって、特に医学諮問会議と組合された、ウェブに基づくSaaSと連結したPIRCHEモジュールの略図である。

歴史的にHSCT後のアロ反応性は、大半がドナーT細胞によるHLA不均衡の直接認識によって引き起こされると考えられている。これは、移植片T細胞が宿主細胞表面に無傷の分子として発現される不適合HLAを認識することを意味する。しかしながら、本発明は、特に間接認識に基づく。アロ反応性は、不適合宿主HLAアレルに由来するペプチドが処理され、共有のHLA上に提示されることによってドナーT細胞により認識される場合に引き起こされ得る。

HLA分子へのペプチドの結合は予測可能である。予測される結合親和性と実験手法との相違は、異なる実験室間の手法における相違程度に小さいことが示されている。HLAクラスI分子が9アミノ酸長のペプチド（9mer）に対してより精密な性能を有し、明確に規定されたアンカー部位においてアンカー残基として特定のアミノ酸を必要とすることから、予測可能性はこれらの分子に対し特に高い。種々の長さのペプチドがアンカー残基として種々の部位を使用して結合し得ることから、HLAクラスII分子の予測可能性はより低い。したがって、ペプチドがどのようにしてHLAクラスII結合溝に整列し、ペプチド中のどのアミノ酸残基がアンカーとして好ましいのかを決定することは困難である。この問題を解決するため、Nielsen et al.はいわゆるコア予測因子を使用し、クラスII結合溝にどのようにしてペプチドが位置するのかを推定した。コア予測因子は、NetMHCIIと呼ばれる正確なHLAクラスII予測因子の開発を可能とした。

クラスI及びクラスIIのHLA分子に結合するペプチドの予測における進歩にもかかわらず、アロ反応性に関与する因子の判断、及びドナー特異的抗体（DSA）の産生はいまだ非常に不確実である。腎臓移植後の望ましくない免疫応答を予測するために現在利用可能な手段を考慮すると、移植に先立って有害反応の可能性を判断する、より信頼性のある方法を提供することが必要とされている。

概念的には、不適合HLAに対するT細胞アロ反応性は、HLA不均衡の直接及び間接の認識に起因する可能性がある。これまで、不適合HLAに対する臨床上のアロ反応性を説明及び予測することを目的とする研究は、主にHLA不均衡の直接認識に焦点を当てていた。直接認識は、非多形的ペプチドを搭載する無傷の不適合HLA分子を認識するドナーT細胞を含む。HLAアレルにおける多形性がペプチド結合溝における相違をもたらす場合、HLA分子の提示されるペプチドレパートリーは実質的に異なる可能性がある。これらの異なるペプチドレパートリーは、T細胞応答を導く可能性がある。HistoCheckアルゴリズムは、ペプチド結合溝においてHLA分子、又はT細胞受容体と接触する領域における構造的な相違を決定することによって相違スコアを予測する。しかしながら、HistoCheckによって得られたスコアは、in vitro又はin vivoのいずれにおいてもアロ反応性と相関しない。

また、T細胞関連アロ反応性は、不適合HLAアレルの間接認識によって引き起こされる可能性がある。間接認識は、副組織適合（H）抗原について極めて詳細に研究されてきた。これらのHLA提示多形タンパク質に対する不適合は、aGVHDのリスクの増加、及び再発リスクの減少と関連する。副H不適合に由来するペプチドに類似して、不適合HLA分子に由来するペプチドもまたHLAによって提示され得る。

不適合HLA抗原の間接認識は、T細胞関連アロ反応性をもたらす場合がある。間接HLA認識の間、T細胞は共有（適合）HLA分子によって提示される多形HLA抗原に由来するペプチドを認識する。不適合HLA分子に由来するペプチドは、HLAによって頻繁に提示される。これらの間接認識可能なHLAエピトープは、固形臓器移植において急性及び慢性の生着不全の両方と関連した。したがって、自己HLAとの関係で間接的にHLA不適合を認識するT細胞は、臨床のアロ反応性において重要な役割を果たす可能性がある。

したがって、本発明は、予測される間接的に認識可能なHLAエピトープ（PIRCHES）として提示されると予測されるHLA由来エピトープを指定する。本発明は、共有HLAクラスI（PIRCHE-I）及びクラスII（PIRCHE-II）によって別々に提示されるPIRCHESを識別する。PIRCHE-IIは、腎臓移植後にアロ反応性を誘導すると示され、HLA-DRによって提示されるPIRCHESはドナー特異的HLA IgG抗体のde novo発現と相関する。

したがって、本発明は、HLA由来ペプチドの認識がHLA不適合HSCT後の臨床アロ反応性に対して影響を有するという知見に基づく。この目的のため、多数の予測されるPIRCHE-I及びPIRCHE-IIを判断することができ、HSCTの臨床上の有害作用におけるそれらの役割を評価することができる。かかる調査に基づき、本発明は、HSCT及び他の細胞又は臓器の移植に先立って許容可能でないHLA不適合を予測することができる普遍的に適用可能な方法を記載する。

ミスマッチ間の構造上の適合性の程度を判断するHLAMatchmaker等の従来技術のアプローチは、望ましくない免疫反応のリスクの予測の判定に対する有効な手段を提供していない。HLAMatchmakerは、HLA抗体を誘導し得るHLA抗原上のエピトープに基づく構造を考慮する。HLAMatchmakerは、短い配列（トリプレット）の組合せとしてHLAクラスI抗原を見て、これらのトリプレット中の相違を特定することによってそのように行う。トリプレットミスマッチングの程度は、aGVHDとそれほど相関しなかった。更なる従来技術の方法であるHistoCheckは、Spellman及びAskar並びに同僚らによって評価された方法であり、HLA分子内の位置、及びタンパク質内のアミノ酸の機能的類似性に基づいてHLA対立遺伝子産物間のアミノ酸の相違を見積もる。このランキングシステムによって得られた相違スコアは、aGVHDを予測しない。

コンピューター法による以前の試みがGVHDを予測することができなかったため、本発明の方法は、信頼性があり、有効な望ましくない可能性のある危険な免疫応答の移植前予測によりHSCTに対する改善されたドナー選択を提供する、最初のコンピューターによって実施される方法の1つを表す。さらに、以前の試みは大半がHLA分子間の構造上／機能上の相違（すなわち、HLA不均衡の直接認識又は抗体による認識可能性に基づく）を判断するアプローチによって行われたのに対し、本発明は、HLA不適合分子の予測される間接認識に基づくことが好ましい。本発明の方法は、驚いたことに、以前は不可能であったアロ反応性を予測するのに適している。したがって、本発明は、予測される間接的に認識可能なHLAエピトープ（PIRCHES）の数が移植後の望ましくない免疫応答の可能性と相関するという基礎的な原理に基づく。

したがって、本発明は、アロ反応性のリスクと共有HLA分子によって提示される不適合HLA由来ペプチドの数の増加との間の関係の技術的利用化を表す。これらの数は、in silicoで決定することができることが好ましく、アロ反応性の発現、例えばGVHDに関する予測マーカーとして使用され得る。

本発明は、好ましくは、完全に適合するドナーが利用可能でない場合に手間のかかる適合性アッセイを必要とせずに、どのドナーが移植に適しているかを判定する、コンピューターによって実施される方法を提供する。本発明は、例えば、とりわけ幹細胞、臍帯血細胞又は固形臓器移植等の複数の移植状況に適用可能である。本質的には、HLAマッチングが移植後のアロ反応性又は組織拒絶反応の決定において重要な役割を果たす任意の移植が本発明に包含される。

移植後に望ましくない免疫応答を患っている患者に対する莫大な医療費を考慮すると、安全に移植可能な材料の予測に対する方法は、医学会において最も重要である。本明細書に記載される方法は、手術（又は治療）の上流にあるリスクを減少することによって、患者、医師、及び医療機関のそれぞれに対して多大な医療費及び財務コストを回避することを可能とする。

したがって、一つの実施形態では、本発明は、移植後にドナーとレシピエントとの間のHLAミスマッチと関連する、好ましくはそれによって誘導されるヒト白血球抗原（HLA）に対する免疫応答を予測する方法であって、ミスマッチを決定するためドナー及びレシピエントに対するHLA分類が、配列に基づく分類によって好ましくは高精度レベルで行われ、予測される間接的に認識されるHLAエピトープ（PIRCHES）の数が不適合レシピエント及び／又はドナーHLAアレルに由来するペプチドの提示及び／又は結合を決定することによるコンピューターによって実施される方法を使用して識別されることにより、PIRCHESの数が上記免疫応答の可能性と相関する方法に関する。

一つの実施形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、上記移植が造血幹細胞移植（HSCT）を含む方法に関する。

一つの実施形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、上記移植が臍帯血又は臍帯血細胞の移植を含む方法に関する。

一つの実施形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、上記移植が腎臓移植を含む方法に関する。

また、本発明の方法を、続発性反復性流産、妊娠中の抗体形成等の他の医学的障害の状況における望ましくない免疫応答の予測、又は角膜移植前のリスクの判断に適用してもよい。

一つの実施形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、上記免疫応答が望ましくないアロ反応性を含む方法に関する。

一つの実施形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、上記免疫応答がT細胞媒介応答（アロ反応性）を含む方法に関する。一つの実施形態では、本発明は、本明細書に記載される方法であって、上記免疫応答が急性移植片対宿主病（aGVHD）又は慢性移植片対宿主病（cGVHD）を引き起こす方法に関する。

グラフデータ構造に基づく本発明のコンピューターによる実施は、同種異系間移植に対する可能性のある許容可能なドナー材料の識別に対し、効率的で迅速、かつ信頼性のある方法を可能とする。ソフトウェアによって処理されるデータは、完全に又は部分的に自動で取り扱われてもよく、それによって好ましい実施形態において自動化されたコンピューターによって実施される方法を可能とする。ドナー及びレシピエントのHLA分類に関するデータは、任意のドナー−レシピエント対に対して決定されたPIRCHESの数に加えて、電子的に格納され、適切なグラフ構造データベースに維持される。

一つの実施形態では、上記システムは、臍帯血バンクのデータバンク又はデータベースを備えてもよく、それによって各試料をHLA型について検査し、情報を電子的に格納する。また、上記システムは、レシピエントに関するHLA型のデータが格納される、追加のコンピューター計算デバイス、例えば、臨床医、移植センター、又は病院のデバイスとの間の接続を含んでもよい。例えばインターネットにより、2つのデータベース間の接続を通して、本発明の方法は、適切なソフトウェアを使用して行われ得る。複数の可能性のあるドナー試料及び患者のHLA型を比較してもよく、所与のいずれかのドナー−レシピエント対に対するPIRCHEの数を決定してもよい。本明細書に記載される方法に基づく分析に照らして、所与のいずれかのドナー材料、例えば臍帯血バンク又は他の細胞若しくは組織バンクに保存されたそれらの試料が移植に適しているかどうか、臨床的に適切な予測を行うことができる。また、本発明は本明細書に記載される方法の実施に適したソフトウェアに関する。

本発明によれば、「予測」という用語は、将来的に起こり得る事象に関する供述を意味する。「予想」という用語もまた使用され得る。本発明の意味で「予測」は、移植後に起こる免疫応答の可能性又はリスクの判断を表す。予測又はリスクの判断に基づいて、潜在的な有害事象に先立って、更なる治療選択肢を決定するため使用され得る、貴重な情報を得る。

本明細書の内容において「免疫応答」という用語は、当業者によって通常理解される免疫応答に関する。免疫応答は、好ましくは後に「異物」抗原を破壊若しくは固定化することができるか、又は異物を無害にすることができる抗体及び／又はリンパ球の産生を誘導する、抗原が異物と識別される場合に起こる抗原に対する免疫系の一部に由来する応答として理解されてもよい。本発明の免疫応答は、移植された材料に対するレシピエントの免疫系の応答、又は移植された細胞、組織若しくは臓器の細胞によってもたらされる免疫応答のいずれに関してもよく、それによって、例えばGVHDにおいて移植された材料のT細胞がレシピエントの抗原若しくは組織に対して反応し、及び／又はそれを攻撃する。免疫応答は、外来組織等の外来物に対して身体を保護するレシピエントの防御機能であってもよく、又はレシピエントの細胞若しくは組織に対する移植された材料の免疫細胞の反応であってもよい。

ヒト白血球抗原（HLA）系は、ヒトにおける主要組織適合遺伝子複合体（MHC）である。スーパー遺伝子座（super locus）は、ヒトにおいて免疫系機能に関連する多数の遺伝子を含む。この遺伝子群は第6染色体に存在し、細胞表面抗原提示タンパク質をコードし、多くの他の機能を有する。或る特定の遺伝子によってコードされるタンパク質は、臓器移植における因子としてのそれらの歴史的な発見の結果として、抗原としても知られる。主要HLA抗原は、免疫機能に必須の要素である。MHCクラスIに対応するHLA（A、B及びC）は、細胞内部からペプチド（存在する場合にはウイルスペプチドを含む）を提示する。これらのペプチドは、プロテアソームにおいて分解される消化されたタンパク質から産生される。一般的には、これらの特定のペプチドは約9アミノ酸長の小さいポリマーである。外来の抗原は、細胞を破壊するキラーT細胞（CD8陽性T細胞又は細胞傷害性T細胞とも呼ばれる）を攻撃する。MHCクラスIIに対応するHLA（DP、DM、DOA、DOB、DQ、及びDR）は、細胞の外側からTリンパ球に対して抗原を提示する。これらの特定の抗原は、Tヘルパー細胞の増加を賦活し、抗体産生B細胞を賦活してその特異的抗原に対する抗体を産生する。

MHC遺伝子座は、哺乳動物において、幾つかの最も遺伝学的に可変のコーディング遺伝子座であり、ヒトHLA遺伝子座も例外ではない。大半のHLA遺伝子座は、各遺伝子座に対して数十を超すアレル群を示す。6個の遺伝子座が、ヒト集団において検出された100超のアレルを有する。これらのうち、最も可変であるのはHLA-B及びHLA-DRB1である。

アレルは、各アレルが少なくとも1つ（一塩基多形、SNP）の位置によって他の全てのアレルと異なるような、遺伝子座におけるヌクレオチド（DNA）配列の変異型である。これらの変化の大半は、タンパク質において僅かから多くの機能的相違を生じるアミノ酸配列中の変化をもたらす。

「HLA」は、例えば、レシピエントと組織移植片のドナーとの間のマッチングの程度を特定するため使用される、HLA遺伝子（HLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1、HLA-DQB1等）からなる染色体6p21上のヒト白血球抗原遺伝子座を指す。「HLAアレル」は、2つの親染色体のうち1つの遺伝子座内のヌクレオチド配列を意味する。

「HLA分類」は、所与の遺伝子座（HLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1、HLA-DQB1等）のHLAアレルの識別を意味する。試料は、後に分析され得る、ドナー及び／又はレシピエントに由来する血液又は他の生体試料から得られてもよい。

血清型分類（抗体を使用する細胞表面のHLAタンパク質の識別）は、HLA分類の原法であり、現在でも幾つかの機関（centres）で使用される。表現型の決定は分類に対する血清学的アプローチに関する。この方法は、HLA多形を規定する能力に限定され、HLA型の誤認のリスクと関連する。現代の分子方法は、個体の遺伝子型の決定により一般的に使用される。この戦略により、DNAの可変領域に特異的なPCRプライマーが使用される（PCR SSPと呼ばれる）。正しい大きさの生成物が見出される場合、HLAアレル／アレル群が識別されたと仮定される。また、プローブハイブリダイゼーションを組み込むPCR-SSOを使用してもよい。HLA分類に対する技術的アプローチの評論は、Erlich H, Tissue Antigens, 2012 Jul; 80(1): 1-11及びDunn P, Int J Immunogenet, 2011 Dec; 38(6): 463-73に提供される。遺伝子シーケンシングを適用してもよく、マキサム−ギルバートシーケンシング、チェーンターミネーション法、改良法、及びショットガンシーケンシング若しくはブリッジPCR等のde novoシーケンシング等の従来法、又は大規模並列処理特徴配列決定（MPSS）、454ピロシークエンシング、Illumina（Solexa）シーケンシング、SOLiDシーケンシング、若しくは他の類似の方法等のいわゆる「次世代」法に関する。

HLA分類に関して、移植のための単離／作製前、その間又はその後のドナー自体及び／又はドナー材料から得られた試料をHLA分類に使用してもよく、レシピエント由来のHLA分類データとその後比較してもよい。例えば、HLA情報について例えば唾液、血液若しくは他の体液試料の分析によってドナー自体のHLA分類を行ってもよく、任意に追加的又は代替的に、移植が意図されるドナーから得られた材料（ドナー材料）をHLA分類の間に同じ及び／又は相補的HLA型の特性について分析してもよい。

「HLA不適合」は、ドナー及びレシピエントにおける、所与のいずれかの遺伝子座に存在する異なるアレルの識別として定義される。

本発明によれば、「2フィールド特異的HLAタンパク質分類」の用語は、HLA系因子に関するWHO委員会（WHO Committeefor Factors of the HLA System）によって2010年に開発された標準化HLAネーミングシステムに関する。HLAのネーミングシステムによれば、命名法は以下の通りである：HLA遺伝子*フィールド1：フィールド2：フィールド3：フィールド4−接尾辞。遺伝子はHLA遺伝子座（A、B、C、DRB1、DQB1等）に関する。フィールド1はアレル群に関する。フィールド2は特異的HLAタンパク質に関する。フィールド3は、コーディング領域内の同義のDNA置換に関する。非コーディング領域における相違を示すため、フィールド4を使用する。遺伝子発現における特定の性質を示すため接尾辞を使用する。

「2フィールド特異的HLAタンパク質分類」の中の「2フィールド」は、本明細書で使用される標準化されたWHO命名法によるフィールド1及びフィールド2に対するHLA分類情報の存在に関する。この分類は、該分類が本明細書で取り扱われる免疫応答に関連する特定のタンパク質配列に関する情報を提供することから、一般的には「高精度分類」又は「特異的HLAタンパク質分類」と呼ばれる。

「HLAアレル群」分類の用語は、HLA遺伝子（遺伝子座）及びフィールド1に対してのみ提供される分類情報に関する。この分類は、一般的には「低精度」分類と呼ばれる。本発明によれば、任意の血清型が分子「低精度」分類へと変換され得る。

「中間精度」又は「中精度」分類の用語は、幾つかのアレルの存在、又はアレルストリング（allele strings）が使用される分類方法によって患者／ドナーにおいて定義される場合の幾種類かの分類情報に関する。NMDP命名法は、このレベルの分類を説明する1つの方法である。例えば、A*01:ABはアレル01:01又は01:02（01:01/01:02）に関し、患者／ドナーはこれら2つのアレルのうち1つである。NMDPアレルコードは、1つのコードが所与のいずれかのHLA遺伝子座において幾つかの可能性のあるHLA配列（アレル）を包含し得る幾つかの場合に一般的である。ドナー材料がHLAに分類され得るが、幾つかのNMDPコードは、どの特定のタンパク質が実際には所与のいずれかのHLA遺伝子座に存在するかという情報を提供しない。この形態の分類情報は、中間精度分類と呼ばれる。

ドナーは、一般的には、レシピエントにおける移植のため、ドナー材料、言い換えれば、限定されないが細胞、組織、臓器、若しくは他の生体の部分、体液及び／又は製剤等の生体材料を提供する個体又は複数の個体（例えば、移植のため効果的な治療的に適切な量のドナー材料に対して、臍帯血単位（CBU）等の複数の試料又は製剤が必要とされる場合）と理解される。また、ドナー、又はドナーのHLA分類に対する言及は、ドナー材料又はドナー材料のHLA分類をそれぞれ指す場合がある。

上記方法の対象レシピエントは、典型的には哺乳動物、好ましくはヒトである。レシピエントは、典型的には、移植を必要とする臓器不全等の移植を必要とすることを特徴とする障害を患う患者である。「臓器」の用語は、例えば心臓、肺、脳、腎臓、皮膚、肝臓、骨髄等の身体の特定の機能を行うために体系化される種々の組織を含む任意の身体構造又は細胞群を含むことを意味する。一つの実施形態では、移植片は同種移植片、すなわち個体とドナーとが同じ種である。また、被験体は、障害が内因性の細胞の特定のサブセットの機能の欠損又は喪失によってそれ自体が定義されない場合であっても、細胞の移植によって治療され得る状態を患うものであってもよい。幾つかの障害は或る特定の種類の幹細胞の移植によって治療可能であり、生得の又は内因性のかかる細胞のプールは必ずしもレシピエントにおいて機能性でなくてもよい。

本発明の方法は、免疫起源の移植片損傷（origingraft damage）若しくは拒絶反応、及び／又は非移植片組織に対する免疫起源の損傷等の望ましくない免疫応答の可能性を予測するため、細胞、組織、又は臓器の移植を受けようとする、又はそれが必要と予測される患者に特に適用可能である。例えば、患者は、次の1ヶ月、2ヶ月、3ヶ月、4ヶ月、5ヶ月、6か月又は12カ月に移植を受けると予想され得る。代替的には、上記アッセイは、免疫起源の移植片損傷若しくは拒絶反応、及び／又は非移植片組織に対する免疫起源の損傷の可能性を予測するため移植を受けた個体に対して特に適用可能である。移植後、上記方法は（移植片臓器の）慢性臓器障害又は起こり得る移植片対宿主病（GVHD）、特に慢性GVHD（特に移植片が骨髄移植物である場合）の兆候を示す患者に対して特に適用可能である。

移植は、レシピエントの損傷した又は欠損した臓器を置換する目的の、又は治療効果を提供することができる幹細胞、他の細胞、組織若しくは臓器を提供する目的の或る身体（ドナー）から別の身体（レシピエント又は患者）への、又は患者自身の身体におけるドナー部位から別の位置への、又は保存されたドナー材料からレシピエント身体への、細胞、組織又は臓器の移動である。

同種異系間移植又は同種移植は、同種の遺伝学的に非同一ドナーからレシピエントへの細胞、組織、又は臓器の移植である。移植物は、同種移植片、同種異系間移植物、又はホモ移植片と呼ばれる。大半のヒト組織及び臓器の移植物は同種移植片である。同種移植片は、生体又は死体のいずれの供給源であってもよい。一般的には、移植され得る臓器は、心臓、腎臓、肝臓、肺、膵臓、腸、及び胸腺である。組織として、骨、腱（どちらも骨格筋移植片と呼ばれる）、角膜、皮膚、心臓弁、神経、及び静脈が挙げられる。

また、本発明は、再生医学によって産生された臓器、細胞又は組織、例えば、ex vivoで構築され、移植が意図される再構築ドナー材料のスクリーニングという状況における上記方法の使用も包含する。幹細胞技術は、ex vivoで幾つかの医学的に適切な細胞型又は組織の産生を可能とする。したがって、本発明は、生体工学及び／又は組織工学の方法によって産生された同種異系材料の移植における適性に関するスクリーニングにも適用され得る。

本発明は、免疫応答のリスクの判断、好ましくは移植前のリスクの判断を包含し、それによって所与のいずれかの幹細胞を移植が意図されるドナー材料と見なすことができる。例えば、造血幹細胞移植（HSCT）は、通常骨髄、末梢血、又は臍帯血に由来する複能性造血幹細胞の移植である。HSCTは、多発性骨髄腫又は白血病等の血液又は骨髄の或る特定のがんを有する患者に対して最も頻繁に行われる、血液学及び腫瘍学の分野で一般的な医学的手法である。これらの場合、レシピエントの免疫系は、通常、移植前に放射線照射又は化学療法によって破壊される。感染症及び移植片対宿主病は、同種間（又は同種異系間とも呼ばれる）HSCTの主な合併症である。

幹細胞は未分化の生体細胞と理解され、特殊な細胞へと分化することができ、（有糸分裂によって）分割してより多くの幹細胞を産生し得る。非常に可塑性の成人幹細胞は、日常的に医学的治療、例えば骨髄移植に使用される。現在、幹細胞を細胞培養によって人工的に成長させて、筋肉又は神経等の様々な組織の細胞と一致する性質を持つ特殊な細胞型へと形質転換（分化）させることができる。可能性のある幹細胞移植は所与のいずれかの幹細胞療法に関し、幾つかの幹細胞療法が存在する。医学研究者は、成人及び胚性の幹細胞が、もうすぐ、がん、I型糖尿病、パーキンソン病、ハンチントン病、セリアック病、心不全、筋肉の傷害、及び神経障害、その他の多数を治療することができるようになると期待している。

体性幹細胞及び生殖幹細胞としても知られる幹細胞は小児、また成人において見られる。多能性成人幹細胞は稀少であり、一般的には少数であるが、臍帯血を含む幾つかの組織に見られる。骨髄は、脊髄損傷、肝硬変、慢性下肢虚血、及び末期心不全を含む幾つかの状態の治療に使用される、成人幹細胞の豊富な供給源の1つであることがわかっている。成人幹細胞は、系統が制限されている可能性があり（複能性）、一般的には組織起源によって呼ばれる（間葉系幹細胞、脂肪由来幹細胞、内皮幹細胞、歯髄幹細胞等）。

複能性幹細胞は、羊水にも見られる。これらの幹細胞は非常に活性であり、フィーダーなしに大きく拡大し、腫瘍原性ではない。羊水幹細胞は複能性であり、脂肪生成性、骨原性、筋原性、内皮性、肝性、また神経系統の細胞に分化し得る。羊水幹細胞をドナー又は自家用途のため回収することができる。

臍帯血由来複能性幹細胞は、胚性及び造血性の性質を呈する。表現型の特性評価は、（CB-SC）が胚性細胞マーカー（例えば、転写因子OCT-4及びNanog、ステージ特異的胎児抗原（SSEA）-3及びSSEA-4）、並びに白血球共通抗原CD45を提示するが、血液細胞系統マーカー（blood cell lineage marker）に対しては陰性の場合があることを実証する。さらに、CB-SCは、非常に低レベルの主要組織適合遺伝子複合体（MHC）抗原の発現によって示される非常に低い免疫原性を呈し、同種異系リンパ球の増殖を賦活しない。

HSCは、典型的には骨髄、末梢血幹細胞、羊水、又は臍帯血から入手可能である。骨髄移植物の場合、骨の中心に達する大きな針によりドナーの大骨、典型的には骨盤からHSCを摘除する。その技法は、骨髄採取と呼ばれ、全身麻酔の下で行われる。末梢血幹細胞は、同種異系HSCTに対する幹細胞の一般的な供給源である。末梢血幹細胞は、アフェレーシスとして知られるプロセスによって血液から回収され得る。ドナーの血液を一方の腕において無菌針により採血し、白血球を除去する機械に通す。赤血球をドナーに戻してもよい。ドナーの骨髄に由来する幹細胞を末梢循環へ動員させるように働く顆粒球コロニー刺激因子の皮下注射を毎日行って末梢血幹細胞の収率を増大させてもよい。

また、羊水から造血幹細胞を抽出することも可能である。臍帯血は産後、新生児の臍帯及び胎盤から得られる。臍帯血は、成人の血液に通常見られるよりも高濃度のHSCを有する。しかしながら、臍帯から得られる少量の血液（典型的には約50 ml）は、成人に対するよりも小児への移植により適したものとする。しかしながら、複数単位を使用してもよい。臍帯血単位のex-vivo拡大を使用するより新しい技法、又は異なるドナーに由来する2つの臍帯血単位の使用は、成人において使用される臍帯血移植を可能とする。臍帯血を生まれる子供の臍帯から採取することができる。

他の臓器とは異なり、それほど多くの細胞を損傷することなく長期にわたって骨髄細胞は凍結（凍結保存）することができる。これは、自己HSCの場合、細胞が一般的には移植治療の数か月前にレシピエントから採取されるため必要である。同種異系移植物の場合、凍結と解凍との過程の間に起こり得る細胞喪失を回避するため、新鮮なHSCが好ましい。同種異系臍帯血は、出産時にのみ取得可能であることから典型的には臍帯血バンクに凍結保存される。HSCを凍結保存するため、防腐剤であるDMSOを添加しなければならず、氷晶形成の間の浸透性の細胞傷害を防止するため、細胞を速度制御冷凍庫において非常にゆっくりと冷却しなければならない。HSCは、典型的には液体窒素を使用する冷凍庫（cryofreezer）に数年にわたって保存されてもよい。この観点から、本発明は、移植を考慮する前に、本明細書に記載される既に保存されたドナー材料の分類及びリスクの判断に関する場合がある。

本発明は、免疫反応のリスクの判断、好ましくは移植前リスクの判断を包含し、それにより所与のいずれかの臓器又は組織も移植が意図されるドナー材料と見なされ得る。例えば、腎臓移植すなわち腎移植は、例えば末期の腎疾患を有する患者への腎臓の臓器移植である。腎臓移植は、典型的にはドナー臓器の供給源に応じて死後ドナー（以前は死体ドナーとして知られる）又は生体ドナーの移植に分類される。生体ドナー腎移植物は、生物学的な関係がドナーとレシピエントとの間に存在するかどうかに応じて遺伝的に関連する（生体血縁）移植物又は関連しない（生体非血縁）移植物に更に特徴づけられる。

アロ反応性は、リンパ球又は抗体と同種抗原との反応と定義され、外来物質に由来する抗原と理解され得る。同種抗原の認識は、直接又は間接の同種抗原認識を介して起こる場合があり、それによってT細胞は同種抗原を認識し、臓器移植後の移植拒絶反応をもたらす可能性がある。

移植片対宿主病（GVHD）は、同種異系の細胞、組織又は臓器の移植の後の比較的一般的な合併症である。GVHDは一般的には幹細胞又は骨髄の移植物と関連するが、その用語は他の形態の組織移植片又は臓器移植物にも適用する。組織（移植片）中の免疫細胞（典型的には白血球）は、レシピエント（宿主）を「異物」と認識する。移植された免疫細胞は、その後、宿主身体の細胞を攻撃する。また、GVHDは、使用する血液製剤が放射線照射されていない場合に輸血後に起こる場合がある。

プロテアソームは、全ての真核生物及び古細菌、並びに一部の細菌の内部のタンパク質複合体である。真核生物では、プロテアソームは核及び細胞質に位置する。プロテアソームの主な機能は、ペプチド結合を破壊する化学反応であるタンパク質分解による不要な又は損傷したタンパク質を分解することである。MHCクラスI分子によって提示される抗原性ペプチドの大半は、プロテアソームによって細胞内タンパク質の分解から生じる。不適合HLA抗原のプロテアソーム分解は、本明細書に記載されるコンピューター手段によって予測され得る。

グラフデータ構造に関する関連情報
本発明のグラフデータ構造は本質的に全てのMHCクラスI HLAアレルを備え、プロテアソーム開裂予測に対するスコア値を有する各アレルに対して全ての可能性のあるペプチドを挙げている。一つの実施形態では、予測はNetChop C term 3.0予測法に基づく。情報は以下を含んでもよい。
HLA-ID：IMGT/HLAデータベース（アクセッション番号）で定義されるHLAアレルのID
例：HLA00005
ペプチド：5〜15、好ましくは7〜11、又はより好ましくは9アミノ酸の長さを有するペプチド。MHCクラスIによって提示される最も一般的な長さのペプチドは7〜11アミノ酸である。
例：MAVMAPRTL（配列番号1）
開裂スコア：そのペプチドに対する開裂予測を表す0.00〜1.00の範囲の値
MAVMAPRTL（配列番号1）に対するスコア値の例：0.583079
より高い値はより高い開裂可能性を示す。

上記スコアは、ペプチドとそれが由来するHLAアレルとの間の関係の特性を表す。

また、データ構造は、開裂後にペプチドをもたらす可能性のある起源HLA（originating HLA）に加えて、所与のいずれかのMHCクラスI又はクラスIIのHLAアレルによって提示される可能性のある全てのペプチドに由来する関係を含む。提示される可能性のある各ペプチドについて、ペプチドと所与のいずれかのHLAアレルによって提示されるその可能性との間の関係の特性と見なされる、結合親和性を表すIC50スコアを列挙する（NetMHCpanによって作成されることが好ましい）。
IC 50スコア：そのペプチドの結合親和性を表す0.00〜2000.00の範囲の値
MMVLQVSAA（配列番号2）に対するスコア値の例：285.57
より低い値はより高い結合親和性を示す。

HLAクラスII分子について、以下の情報が存在し得る。
ペプチド：好ましくは15アミノ酸の長さを有するペプチド。MHCクラスII分子によって提示される抗原は、典型的にはクラスIによって提示されるものよりも長い。したがって、結合予測に対しては、15アミノ酸の長さを使用する。
例：RAYLEGTCVDGLRRY（配列番号3）
スコア：そのペプチドの結合親和性を表す0.00-2500.00の範囲の値
RAYLEGTCVDGLRRY（配列番号3）に対するスコア値の例：476.80
より低い値はより高い結合親和性を示す。

概要1：MHCクラスI HLAに対するPIRCHE Iの決定
以下に記載される方法は、移植片対宿主（GvH）方向において働くように設計される。

共有HLAによって潜在的に提示され得る全てのレシピエント特異的ペプチドを決定する：
方法を開始する前に、又は方法の最初の工程として、レシピエントとドナーとの間の不適合HLAアレルを見つけ、例えば、以下を含む。
a．HLAアレルマッチング：共有HLA
b．HLAアレルミスマッチ：不適合HLA
1．不適合レシピエントHLAアレルに対して、
a．開裂予測が0.5を超える全てのペプチドを決定する（閾値は調整されてもよい）。
2．レシピエントの全ての共有クラスI HLAアレルに対して、
a．IC50スコア500未満との関係が存在する場合、1．aで決定された全てのペプチドについて確認する（閾値は調整されてもよい）。

共有HLAによって提示される可能性のある全てのドナーHLA値についてペプチドを決定する。
3．全てのドナーHLAアレルに対して、
a．開裂予測が0.5を超える全てのペプチドを決定する（閾値は調整されてもよい）。
4．ドナーの全ての共有クラスI HLAアレルに対して、
a．IC50スコア500未満との関係が存在する場合、3．aで決定された全てのペプチドについて確認する（閾値は調整されてもよい）。

各共有HLAに対してドナー及びレシピエントの決定されたペプチドを比較する。
5．及び6．全ての共有HLAアレルに対して、
a．対応するドナーHLA分子について決定されなかったレシピエントHLA分子によって提示される全てのペプチドを決定する。

MHCクラスII HLAに対するPIRCHE IIの決定：
−基本的な方法は、クラスI HLAに対するものと同じである。
−開裂スコアとは独立して全てのペプチドを処理する。
−結合予測について15merペプチドを使用する。

好ましい実施形態：
−分子高精度アレルコードは、支持されることが好ましい（例えばA*02:01）。
−遺伝子座A*、B*、C*、DRB1*及びDQB1*は支持されることが好ましい。

実用例：
表1：HLA不適合の例

実施例概要：
1．不適合HLA（C*07:04）の全てのレシピエントペプチドを（或る特定の閾値により）決定しなければならない。
2．各共有HLA（A*01:01、A*11:01、．．．）に対して、1で決定されたどのペプチドが（或る特定の閾値により）提示される可能性があるのか（can be presented）を確認しなければならない。
3．ドナーの全てのペプチドの全てのHLA値を決定する。
4．各共有HLA（A*01:01、A*11:01、．．．）に対して、3で決定されたどのペプチドが潜在的に（或る特定の閾値により）提示される可能性があるのかを確認しなければならない。
5．各共有クラスI HLA分子に対して、4のペプチドセットに含まれていない2で決定された任意のペプチドはPIRCHE Iである。
6．各共有クラスII HLA分子に対して、4のペプチドセットに含まれていない2で決定された任意のペプチドはPIRCHE IIである。

これは、1つのペプチドが、理論上、2以上のHLA分子によって提示され得ることから、2以上のPIRCHEをもたらす可能性があること意味する。
表2：以下の表は、遺伝子座C*及びDRB1*のみを考慮する例を示し、概念を解説するため人工ペプチドデータに基づく。

実施例1：
1．不適合HLA（C*07:04）の全てのレシピエントペプチドを（或る特定の閾値で）決定しなければならない。
−レシピエントは、ペプチドA、B、C、J、D、E、F、Gを「有する」。
2．各共有HLAに対して、1で決定されたどのペプチドが（或る特定の閾値で）提示される可能性があるのかを確認しなければならない。
−DRB1*03:01に対するHLA分子は、ペプチドC及びペプチドYを提示する可能性がある。ドナーはYを「有しない」ことから、HLA分子は実際にはCのみを提示することができる。不適合HLA分子について、提示されたペプチドは無関係である。
3．ドナーの全てのペプチドの全てのHLA値を決定する。
−ドナーはペプチドA、B、H、D、E、F、Gを「有する」。
4．各共有HLAに対して、3で決定されたどのペプチドが（或る特定の閾値で）提示される可能性があるのかを確認しなければならない。
−DRB1*03:01に対するHLA分子は、ペプチドC及びペプチドYを提示し得る。ドナーはC又はYを「有しない」ことから、HLA分子は実際には上記ペプチドのいずれも提示することができない。不適合HLA分子について、提示されたペプチドは無関係である。
5．各共有のクラスI HLA分子に対して、4のペプチドセットに含まれていない2で決定された任意のペプチドがPIRCHE Iである。
6．各共有のクラスII HLA分子について、4のペプチドセットに含まれていない2で決定された任意のペプチドがPIRCHE IIである。
−レシピエントとドナーとの間でDRB1*03:01について提示されたペプチドを比較することは、レシピエントにのみ提示されるペプチドCを結果として生じる。DRB1*03:01がクラスIIアレルであることから、これはPIRCHE IIである。

実施例2：
−本実施例では、アレルC*07:02はペプチドA、H及びCを有する可能性がある、すなわちそのドナーが現在ペプチド「C」を「有する」と推測される。
−DRB1*03:01 HLA分子は、Cペプチドを提示する可能性がある。
−レシピエントとドナーとの間でDRB1*03:01について提示されるペプチドを比較することは、ドナーによって提示されるレシピエントの全てのペプチドも結果として生じる。したがって、DRB1*03:01についてPIRCHEはない。

データ構造
機能的な観点から、アルゴリズムに対するコアグラフデータ構造はHLA値、ペプチド、及びそれらの実体間の関係からなる（図2を参照されたい）。

HLA値は、幾つかのペプチドを「有し」、HLA値のアミノ酸配列のプロテアソーム開裂が関係するペプチドをもたらす可能性があることを意味する。この開裂の可能性は、クラスI HLAに対する開裂スコアによって表される。クラスII HLA開裂について、この値は、開裂パターンがまだ十分に定義されていない場合があることから、維持されないことが好ましい。

さらに、HLA値は、ペプチドの数を「提示」してもよく、ペプチドが細胞表面上のHLA分子に結合し、該HLA分子によって提示されてもよいことを意味する。IC 50スコアは、HLA分子に対するペプチドの実際の結合の可能性を表す。IC 50スコアは、クラスI及びクラスIIのHLA値に対する関係について定義される。

9アミノ酸の配列を有するペプチドをクラスIHLAによって提示される可能性のあるペプチドとして使用し、15アミノ酸の配列を有するペプチドをクラスII HLAによって提示される可能性のあるペプチドとして使用することが好ましい。しかしながら、他のペプチド長を後のリリースに含んでもよい。

上記グラフデータ構造は、HLA値実体、ペプチド実体、及びそれらの実体間の関係を提供する。該構造は、クラスI及びクラスIIの結合予測を含む、全ての関連するペプチド及び全ての関係するHLA値実体に対する対応する開裂スコアを含む。

図3の図表は、このデータグラフの例示的なセグメントを示す。このデータ構造は、理想的には上の図表に示される形態でグラフデータベースに格納され得る。代替的には、好適な記憶装置の概念は、キー値における記憶装置及び関係データベーステーブルにおける記憶装置を含む。

図3の例に示されるように、グラフ構造化データモデルにおける実世界実体の抽象概念は、理想的には生体バックグラウンドを反映している。したがって、上記システムにおけるデータの実際の記憶装置にはグラフデータベースが好ましい。実体はユニークノードとして格納されることによって、データの効率的な処理を可能とする。

キー値の格納はデータの性能向上を提供するが、実体が重複して格納されなくてはならない場合があることから、サイズに関して最適ではない。この概念は、特に性能が課題となり、キャッシングに理想的である場合、本発明の1つの実施形態を表す。

関係データベースマネジメントシステムはデータの凝集に対して最適化され、また理想的な記憶装置を提供するが、大きなデータテーブルに対して頻繁な結合演算を必要とする。これは、性能に対して悪影響を与える可能性がある。

グラフデータベースは、高度に接続されたデータに対して最適化され、理想的な最小化された記憶装置サイズと組合せて関係への高性能アクセスを可能とする。さらに、本明細書に記載されるマッチング方法において考慮される生体バックグラウンド因子が伸長され、ドメインモデルがより複雑になると、グラフ構造はかかる伸長の理想的な統合を可能とする。

以下の基準が考慮されなければならない：
ペプチド：約3000000（約1832000 9merペプチド＋15merペプチド）
HLA値：約10000
関係：約10000*1000
少なくとも1つのHLA分子によって提示される可能性のあるそれらのペプチドをグラフ構造に含むのみで十分であり、それが好ましい。

システムアーキテクチャ
図4は、好ましくはサービス統合マネージャ（提示レイヤ）を介する、複合型HLAマッチング及びPIRCHEマッチングソフトウェアモジュールの略図を開示する。

PIRCHEマッチングモジュールは、他の用途に統合され得るサービスコンポーネントとして設計される。これは、独立型のサービスとして、またHLAマッチングシステムのような既存の用途への統合として、PIRCHEマッチングサービスを提供することを可能とする。

PIRCHEマッチングサービスは患者とドナーとの間の識別されたHLA適合及び不適合と共に提供されなければならないことから、既存のHLAマッチングシステムへの統合は理想的な組合せである。

PIRCHEマッチングサービスが高精度に分類されたHLAアレル値を好み、しばしばこれらが多くのドナーに利用可能ではないことから、高精度のHLA遺伝型の推定サービスはより高性能の解決策を導く別のサービスの統合である。

HLAマッチングサービス、高精度HLA遺伝子型推定サービス、及びPIRCHEマッチングサービスの組合せは、精度の高くない分類されたドナーの大きなレジストリに対する解決策の適用可能性、HLAマッチング、高精度HLA推定、PIRCHE、並びに細胞数、血液群、感染性疾患マーカー、性別及び年齢のような他の因子の組合せに従ってドナーをランク付けするための全てのサービスの結果のスコアリングシステムへの統合といった新たな可能性を提供する。検索コーディネーター又は医師に対し、これはより短時間でより良好なHSCTドナーの識別を可能とし、より良好な治療転帰を導く。

PIRCHEマッチングサービスは、分子高精度患者HLAデータ、検索プロファイル、及び例えば適合したドナー又はCBUの分子高精度HLA値のリストを受け入れ、すなわち適合及び不適合のHLA値が識別されなければならない。

HLA−ペプチドグラフに基づき、HLA−ペプチドマッチングアルゴリズムは、各ドナー／CBUのPIRCHE I値及びPIRCHE II値を分析し、PIRCHE情報に富む所与のドナー／CBUのリストをサービスクライアントに返す。

上記サービスを別のシステムへと統合するため、サービスクライアントであるより優れたサービス統合マネージャコンポーネントを有することが好ましく、包括的な解決策を提供するため、HLAマッチングサービスのような他のサービス及び高精度HLA遺伝子型推定サービスと共に統合する。

図5は、例として可能性のあるシステムアーキテクチャのより詳細な概観を提供する。

図5の図表は、PIRCHEマッチングサービスコンポーネントをより詳細に記載する。マッチングサービスは、メインサービスレイヤ及び幾つかのサブコンポーネントからなり、最も重要なのはペプチドアナライザ、提示ペプチドアナライザ、PIRCHEアナライザ、及びHLA−ペプチドグラフマネージャである。さらに、マッチングサービスは、HLA−ペプチドグラフ格納及び性能を改善するための幾つかのキャッシュからなる。

PIRCHEマッチングサービスは、マッチングリクエストデータ構造によってクライアントにより呼び出され、結果としてマッチングレスポンスデータ構造を提供する。

マッチングリクエストデータ構造は、検索プロファイル及び患者／ドナーHLAマッチングセットのセットからなる。検索プロファイルは、開裂閾値、ペプチド結合親和性に対するIC 50スコア閾値、及び要求されるマッチング方向（移植片対宿主又は宿主対移植片）を明示する。

患者／ドナーHLAマッチングセットは、患者及びドナーのHLAマッチング結果を含む、すなわち、患者とドナーとの間の共有されるHLA値及び不適合HLA値を含む。ミスマッチが患者とドナーとの組合せに依存することから、これは、分析される各ドナーに対して提供されなければならない。さらに、患者／ドナーHLAマッチングセットは、識別の目的のため患者のID及びドナーのIDを含む。

マッチングレスポンスは、PIRCHED HLAマッチングセットを含む。各セットは、PIRCHED HLA値のセットを含み、各々HLA値及び決定されたPIRCHE I又はPIRCHE IIの対応する数からなる。さらに、PIRCHED HLAマッチングセットは、考慮されるHLA遺伝子座に対するPIRCHE I又はPIRCHE IIの総数と、識別の目的のため患者のID及びドナーのIDを含む。

内部的には、上記システムは以下のサブコンポーネントで構成されてもよい。
−HLA−ペプチドグラフマネージャは、HLA−ペプチドグラフの作成及び更新を担う。
−ペプチドアナライザは、任意の開裂閾値を有する所与のHLA値セットに対してHLA−ペプチドグラフに基づいてHLA由来ペプチドを決定している。
−提示されたペプチドアナライザは、所与のセットのどのペプチドが、HLA−ペプチドグラフに基づいて所与のIC 50スコア閾値を有する所与のHLA分子のセットに提示される可能性があるかを決定している。結果は、全ての所与のHLA値について提示される可能性のあるペプチドのセットからなる。
−PIRCHEアナライザはHLA値、並びに患者及びドナーの提示されたペプチドの対応するセットを取得し、全てのHLA値についてPIRCHE I又はPIRCHEIIの数を決定する。

複合型HLAマッチ／PIRCHEシステムの主なユースケース
1．HLAマッチ／PIRCHEシステムにユーザーがログインする
2．ユーザーが新しい患者を作成する
3．ユーザーが患者HLAを入力する
4．ユーザーが検索を進める
5．ユーザーが検索プロファイルを設定し、検索を開始する
6．システムが検索プロファイル設定を用いて検索を行う
7．システムが検索結果スクリーンを示す
8．ユーザーはCBU結果のリストとドナー結果のリストとを切り替えることができる
9．ユーザーがcsvファイルとしてドナーを出力する（任意）
好ましい実施形態では、ドナー検索結果を表示し、CBUとドナー検索結果とを切り替えることができる。

ドナー型の検索
解決策は、ドナー遺伝子型データベースを含み、それに対して所与の患者についてPIRCHEマッチングサービスを実行して、許容可能なミスマッチを有する遺伝子型を持つ可能性のあるドナー型のリストを決定することができる。

ドナー検索結果スクリーンの欄は、
−ドナー型ID
−スコア（最初のリリースに対して：PIRCHE I＋PIRCHE II、後に伸長されてもよい）
−HvG（宿主対移植片不適合）
−GvH（移植片対宿主不適合）
−A*
−B*
−C*
−DRB1*
−DQB1*
−PIRCHE I
−PIRCHE II
−頻度（ドナー遺伝子型データベースを作成するのに使用したハプロタイプ頻度に基づくこのドナーの遺伝子型の頻度）
−（ドナー型の人種を後のリリースにおいて追加する）

ドナー遺伝子型データベースは、許容可能なミスマッチを有するドナー遺伝子型に対する検索を可能とする。実際のドナーの既存のドナーレジストリの典型的な検索は、例えば、かかるドナーが検索されたレジストリに存在しない場合、10/10適合ドナー遺伝子型の実現を全くもたらさない可能性がある。HLA及びPIRCHEマッチングを用いてドナー遺伝子型データベースを検索することにより、例えば性別（gender）、性別（sex）、人種等のため、例えば或る特定のレジストリにおいて頻繁に起こるはずであるドナー型を識別することによって正しい方向性の下で更なる検索を進めることを可能にする遺伝子型検索テンプレートを決定してもよい。

また、PIRCHEマッチングモジュールを使用して、現実のCBU及びドナーを適合することができる。ユーザーは、CBU目録の結果リスト、現実のドナー目録、及びドナー遺伝子型データベース間で切り替えることができる。

HLAグラフデータベースはPIRCHE速度を改善する
検証目的のため、患者及び付随するドナーの人工のテストファイルを作成した。このファイルは、10のHLA分類のうち10において1つのミスマッチ、また各対によって作成されるPIRCHE I及びIIの値を有する、26000対の理論上の患者及びドナーの造血幹細胞を含む。

構成原理は以下の通りである。患者及びドナーは、HLA-A遺伝子座に1つの血清学的ミスマッチを有する。このミスマッチは、下記の対の全てに亘って、アレルの所定の場所及び種類に固定される。以下の患者とドナーとの対は、患者及びドナーの部位において同時にHLA遺伝子座の全ての既存のアレルHLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1、及びHLA-DQB1の並べ替えによって変化する。適合した又は共有のアレルの並べ替えは、各対におけるこの単一の固定ミスマッチに対しても異なるPIRCHE値をもたらす。

このファイルを使用して、初期のPerl Scriptの実行から新たなHLAグラフデータベース構造へのアルゴリズムの移動の正当性を検証した。正当性は、オリジナルのPerl Script、また同じくグラフデータベースにおいて全てのPIRCHE値が同じであった（were the same）場合に与えられる。

オリジナルの実行は、26000対全てに対して計算を行うのに11時間を要した。グラフデータ構造を使用する本明細書に記載の実行は、26000の全てのPIRCHE計算を行うのにわずか10秒であった。

ここで、ウェブブラウザに基づくユーザーインターフェースと共に、このスピードの改善は、上記アルゴリズムの双方向の使用を可能とする。ここで、10名〜100名の可能性のあるドナーを有する1名の患者の臨床業務状況であれば、数秒（parts of asecond）で行われる。異なるプールの可能性のあるドナー、例えば異なるレジストリ又は異なる国に由来するドナーを用いて患者を非常に迅速に検査することができる。待機の必要はなく、回答が直ちに来て、ウェブブラウザがインターネットへのアクセスを提供する所であればどこでも利用可能である。

したがって、グラフデータ構造が提供するのは、コンピューター計算における速度の改善のみではない。データ構造の生物学的内容、データ中に提示される生体試料（直接的ではないが、患者試料に間接的に対応するデータと推測する）、及び最終的には許容可能な不適合HLAドナー材料の識別速度の改善により、本発明は、予期されない技術的効果及び利益を提供する。現在まで、許容可能な不適合HLAドナー材料のマッチング及び選択の従来法は遅く、適用される生物学的アプローチ（すなわち、10/10適合のみに対する検索）及び先に適用された比較的非効率的なコンピューター計算アプローチの両方によって制限された。

したがって、本発明は、よりスピーディーな処理のため採用される新規なデータ構造に加えて、生物学的な内容及び許容可能なミスマッチ（間接的提示対直接的提示）を識別するため採用される機構に関する新規な特徴の組合せによって定義される。これらの特徴の組合せは、予期しない相乗作用を導き、より一層迅速な処理時間をもたらし、それによって許容可能なドナー材料を見つけるための検索努力において、世界中からの複数の幹細胞又はドナー組織データベース及び記録への照会に対し、完全に新規なアプローチをもたらす。

ソフトウェアの実行
本明細書に記載されるシステムを、基礎となるHLAグラフデータベースへのアクセスを可能とする直感的な視覚的ブラウザインターフェースへと組み込んだ。また、視覚的インターフェースは、PIRCHE速度の改善をもたらし、ドナー材料検索の間のより双方向の作業スタイルを可能とする。HLAマッチング及び同様の検索エンジンにおける以前の試みは、遅い処理時間によって大幅に制限される。幾つかの（some）従来のシステムによると、特定の質問に対する結果は、リクエストが送られた1日又は数日後に最初に提供される。

グラフデータベース構造は、11時間から10秒までテストファイル実行時間の減少を可能とする（約26000の患者／ドナー対）。

上記システムのソフトウェア実装は、所与のいずれかの既存のドナー選択システムへのPIRCHEの統合を可能とする、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）であるJson-RESTインターフェースを組み込む。したがって、本発明（データ構造及びその照会）自体が、他のHLAマッチングサービスとの統合が可能なモジュールとして表される場合がある。

図1
HLA Matching:HLAマッチング
HLA matches determined:HLAマッチの決定
PIRCHE Matching:PIRCHEマッチング
Determine allpeptides for recipient specific HLA:レシピエント特異的HLAに対する全てのペプチドの決定
Exclude allpeptides with cleavage score <X for peptides determined for class I HLA:クラスI HLAに対して決定されたペプチドについてX未満の開裂スコアを有する全てのペプチドを除外
Determinepotentially presented peptides per shared HLA for the determined recipientpeptides:決定されたレシピエントペプチドに対して共有HLA当たりの提示される可能性のあるペプチドの決定
Exclude allpeptides with IC 50 score >X:IC 50スコアX超の全てのペプチドを除外
Determine allpeptides for all donor HLA values:全てのドナーHLA値に対して全てのペプチドを決定
Exclude allpeptides with cleavage score <X for peptides determined for class I HLA:クラスI HLAに対して決定されたペプチドについてX未満の開裂スコアを有する全てのペプチドを除外
Determinepotentially presented peptides per shared HLA for all determined donor peptides:全ての決定されたドナーペプチドに対して共有HLA当たりの提示される可能性のあるペプチドの決定
Exclude allpeptides with IC 50 score >X:IC 50スコアX超の全てのペプチドを除外
Determine allpresented peptides per shared HLA that were only determined for the recipient:レシピエントに対してのみ決定された共有HLA当たりの全ての提示されるペプチドの決定
PIRCHE I is thenumber of presented recipient specific peptides of all class I HLA values PIRCHE Iは全てのクラスI HLA値の提示されたレシピエント特異的ペプチドの数である
PIRCHE II is thenumber of presented recipient specific peptides of all class II HLA values:PIRCHEIIは全てのクラスII HLA値の提示されたレシピエント特異的ペプチドの数である
PIRCHESdetermined:PIRCHESの決定

図2
HLA-Peptide-Graph:HLA−ペプチドグラフ
HLA value:HLA値
Allele Code:アレルコード
presentsRelationship:関係を提示する
IC 50 score:IC 50スコア
has Relationship:関係を有する
optional:Cleavage Score：任意:開裂スコア
Peptide：ペプチド
Amino AcidSequence：アミノ酸配列

図3
For class 2 HLAbinding probability is calculated on 15mer sequences.：
クラス2 HLAについて、結合可能性を15mer配列に対して計算する
presents,binding= ：提示する、結合＝
15mer Peptide ：15merペプチド
has ：有り
For class II HLAderived 15mer Peptides the cleavage value is currently not considered.：
クラスII HLA由来15merペプチドについて、開裂値は現在考慮されていない
This may bechanged in future ：これについては将来的に変更される場合がある
has, cleavage= ：有する、開裂＝
9mer Peptide： 9merペプチド
In this exampleC*07:04 has 358 different possible 9mer peptides, but will potentially presentonly a single peptide which can only originate from DPB1*128:01.：この実施例では、C*07:04は358の異なる可能性のある9merペプチドを有するが、DPB1*128:01にのみ由来し得る単一のペプチドのみを提示する可能性がある
In this exampleC*07:01 has 358 different possible 9mer peptides, and will potentially present124 different peptides ：この実施例では、C*07:01は358の異なる可能性のある9merペプチドを有し、124の異なるペプチドを提示する可能性がある

図4
ServiceIntegration Manager/Presentation Layer ：サービス統合マネージャ／提示レイヤ―
Patient ：患者
Search Profile ：プロファイル
HLA MatchedDonors/CBUs ：HLA適合ドナー／CBU
HLA MatchingService ：HLAマッチングサービス
HLA Graph ：HLAグラフ
Donors/CBUs ：ドナー／CBU
PIRCHE MatchedDonors/CBUs ：PIRCHE適合ドナー／CBU
PIRCHE MatchingService ：PIRCHEマッチングサービス
HLA-Peptide-Graph ：HLA−ペプチドグラフ

図5
Matching Request ：マッチングリクエスト
Search Profile ：検索プロファイル
Patient/Donor HLAMatching Set 患：者／ドナーHLAマッチングセット
Matching Response ：マッチングレスポンス
PIRCHED HLAMatching set ：PIRCHED HLAマッチングセット
PIRCHED HLA Value ：PIRCHED HLA値
PIRCHE MatchingService ：PIRCHEマッチングサービス
HLA ValuePresented Peptides Set ：HLA値を提示したペプチドセット
HLA Value PIRCHEPeptides ：HLA値PIRCHEペプチド
Hash value buildof included HLA values ：含まれるHLA値のハッシュ値ビルド
PIRCHED HLAMatching Set Cache PIRCHED ：HLAマッチングセットキャッシュ
Caches the finalresult for indetic al combinations of HLA values ：HLA値の同じ組合せに対して最終結果をキャッシュに格納する
HLA-Peptide-GraphManager ：HLA−ペプチドグラフマネージャ
Peptide Analyzer ：ペプチドアナライザ
HLA-peptides-Cache ：HLA−ペプチドキャッシュ
PresentedPeptides Analyzer ：提示されたペプチドのアナライザ
HLA-PotentialPresentable Peptides-Cache ：HLA提示可能性ペプチドキャッシュ
PIRCHE Analyzer ：PIRCHEアナライザ
HLA-Peptide-Graph ：HLA−ペプチドグラフ
Peptides ：ペプチド
HLA Values ：HLA値
has-Relationships ：関係を有する
present-Relationships ：関係を提示する

図5（続き）
Legend ：
CleavageThreshold ：開裂閾値
IC 50 ScoreThreshold ：IC 50スコア閾値
MatchingDirection ：マッチング指示
Patient ID ：患者ID
Donor ID ：ドナーID
MismatchedPatient HLA ：不適合患者HLA
Mismatched DonorHLA ：不適合ドナーHLA
Shared HLA ：HLA
HLA Value ：HLA値
PIRCHE Value ：PIRCHE値
HLA Value Set ：HLA値セット
HLA Value SetPeptides ：HLA値セットペプチド
HLA ValuePresented Peptides ：HLA値提示ペプチド
Patient PresentedPeptides ：患者提示ペプチド
Donor PresentedPeptides ：ドナー提示ペプチド
PIRCHE Value ：PIRCHE値
Patient/Donor HLAValue Set ID ：患者／ドナーHLA値セットID

図6
PIRCHE-Module ：PIRCHE−モジュール
Web-based SaaS ：ウェブに基づくSaaS
Medical AdvisoryBoard ：医学諮問会議
National RegistryXY-Match ：国家レジストリXYマッチ
Web browser ：Webブラウザ

Claims (34)

1又は複数のドナーと1又は複数のレシピエントの移植材料との間の予測される間接的に認識されるHLAエピトープ（PIRCHES）の数を決定するコンピューターによって実施される方法であって、前記PIRCHESが不適合レシピエントHLAアレルからのレシピエント特異的又はドナー特異的なHLA由来ペプチドであり、共有（適合）HLA分子によって提示されると予測され、前記方法が、
a）前記レシピエントの不適合HLA分子からのペプチドの識別と、
b）1又は複数の選択された共有（適合）HLA分子によって提示されると予測されるa）で識別されたペプチドの決定と、
c）前記ドナーの全ての選択されたHLA分子からのペプチドの識別と、
d）1又は複数の選択された共有（適合）HLA分子によって提示されると予測されるc）で識別されたペプチドの決定と、
を含み、
e）各共有MHCクラスI HLA分子について、d）におけるペプチドセットに含まれないb）で決定された任意のペプチドをPIRCHE Iとして特徴づけるか、又は、
各共有MHCクラスII HLA分子について、d）におけるペプチドセットに含まれないb）で決定された任意のペプチドをPIRCHE IIとして特徴づけ、
f）工程a）〜工程d）がグラフデータ構造に格納された情報に対して行われることを特徴とする、方法。

工程f）がソフトウェアであって、1又は複数のソフトウェアモジュールによって行われることを特徴とする、請求項1に記載の方法。

ドナーとレシピエントとの間のHLAマッチングが請求項1に記載の方法を行うのに先立って行われることを特徴とする、請求項1又は2に記載の方法。

前記グラフデータ構造に格納される前記情報が、生物学的データの電子的に格納された表示であり、及び／又は1若しくは複数の生物学的実体に対応することを特徴とする、請求項1〜3のいずれか一項に記載の方法。

前記レシピエントの不適合HLA分子に由来するペプチド及び前記ドナーのHLA分子に由来するペプチドが、前記HLA分子（複数の場合がある）内のヒトプロテアソームの開裂部位を予測するため、コンピューターによって実施される方法によって識別されることを特徴とする、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。

請求項1の工程b）及び工程d）が、所与のいずれかのHLA分子への前記ペプチドの結合を予測するため、コンピューターによって実施される方法を使用して行われることを特徴とする、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。

前記グラフデータ構造が、
−1又は複数のHLA値実体と、
−1又は複数のペプチド実体と、
−前記HLA値実体と前記ペプチド実体との間の1又は複数の関係と、
を含み、各実体が前記グラフデータ構造内で単一の例において存在し、別の実体に対して1又は複数の関係を示し得ることを特徴とする、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。

HLA値実体がペプチドに対する関係を有するが、他のHLA実体に対しては有さず、ペプチドがHLA値に対する関係を有するが、他のペプチドに対しては有さないことを特徴とする、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。

所与のいずれかのHLA値実体が幾つか（1〜n）のペプチドを「有し」、所与のいずれかのHLA値実体の（に由来する）各ペプチドが前記HLA値実体に対して関係を有することを特徴とする、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。

各HLA値実体のペプチドが対応するHLA分子のアミノ酸配列の予測されるプロテアソーム開裂によって決定されることを特徴とする、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。

プロテアソーム開裂の可能性が、0〜1若しくは0〜1の間の開裂スコアによって表され、前記スコアが所与のいずれかのHLA値実体とペプチド実体との間の関係の特性を表すことを特徴とする、請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。

請求項1の工程a）及び工程c）が、前記ペプチドの識別が前記開裂スコアに従って決定されるように行われることを特徴とする、請求項1〜11のいずれか一項に記載の方法。

所与のいずれかのペプチドに対して、0.5を超える開裂スコアが前記HLA分子に対するペプチドの識別に十分であることを特徴とする、請求項1〜12のいずれか一項に記載の方法。

所与のいずれかのHLA値実体が幾つか（0〜n）のペプチドを「提示し」、所与のいずれかのHLA値実体によって提示される各ペプチドが前記HLA値実体に対する関係を有することを特徴とする、請求項1〜13のいずれか一項に記載の方法。

HLA値実体によるペプチドの提示が予測される結合及び前記HLA分子による前記ペプチドの提示によって決定されることを特徴とする、請求項1〜14のいずれか一項に記載の方法。

ペプチド提示の可能性が、所与のいずれかのHLA値実体とペプチド実体との間の関係の特性を表すIC 50スコアによって表されることを特徴とする、請求項1〜15のいずれか一項に記載の方法。

請求項1の工程b）及び工程d）に対し、前記ペプチドの決定がIC 50スコア閾値を使用して行われることを特徴とする、請求項1〜16のいずれか一項に記載の方法。

前記閾値が、PIRCHE Iに対して500以下、及び／又はPIRCHE IIに対して1000以下のIC50スコアであり、かかるスコアが前記ペプチドの予測される提示の決定に十分であることを特徴とする、請求項1〜17のいずれか一項に記載の方法。

選択されるHLA分子が、HLA遺伝子座A*、B*、C*、DRB1*及びDQB1*であり、又はHLA遺伝子座A*、B*、C*、DRB1*、DQB1*、DPB1*及びDRB3/4/5*であることを特徴とする、請求項1〜18のいずれか一項に記載の方法。

移植のためドナー材料を選択及び／又はスクリーニングする、又は、不適合な非血縁ドナーから許容可能なミスマッチを有するドナー材料を選択するシステムであって、HLAマッチング、及び請求項1〜19のいずれか一項に記載の方法によるPIRCHESマッチングに対するソフトウェアモジュールを備え、前記システムが請求項1〜19のいずれか一項に記載のグラフデータ構造を備える、システム。

前記HLAソフトウェアモジュールがHLA遺伝子座A*、B*、C*、DRB1*及びDQB1*、又はHLA遺伝子座A*、B*、C*、DRB1*、DQB1*、DPB1*及びDRB3/4/5*をコードする高精度アレルに基づいてドナーとレシピエントとのHLA分類データの間のHLAマッチングを行い、PIRCHEマッチングモジュールが患者、マッチングプロファイル、及びHLA適合ドナーのリスト、試料（臍帯血単位（CBUs）が例示される）を受け入れ、出力としてPIRCHE情報に富む入力ドナーリストを返すように、前記PIRCHEマッチングが、HLAマッチングソフトウェアモジュールによって作成されたHLAマッチング情報を組み込む、請求項20に記載の移植のためドナー材料を選択及び／又はスクリーニングするシステム。

患者情報プロファイル及び検索プロファイルが共有されるサービス統合マネージャソフトウェアモジュールによって提供され、患者情報プロファイル及び検索プロファイルが最初に前記HLAマッチングソフトウェアモジュールによって処理された後、前記PIRCHESマッチングモジュールに対するPIRCHE数の分析に対する前記共有されるマネージャモジュールによって、患者にマッチングプロファイル及びHLA適合ドナーのリスト、試料（臍帯血単位（CBUs）が例示される）を提供するように、前記共有されるサービス統合マネージャモジュールがHLAマッチングモジュール及びPIRCHESマッチングモジュールの両方に接続されることを特徴とする、請求項21に記載のシステム。

ドナーHLA値実体に対応する前記情報が1又は複数のドナープロファイルから得られることを特徴とする、請求項20〜22のいずれか一項に記載のシステム。

前記ドナープロファイルが追加のデータ構造、データベース、ライブラリ、及び／又は前記ペプチド及び／又は所与のいずれかの1若しくは複数の理論上若しくはバーチャルのドナーのHLA値実体のシミュレーションに格納される、請求項23に記載のシステム。

複数のドナープロファイル又はドナー型が、本質的に全ての可能性のある遺伝子型又は可能性のあるHLAアレル及び／又はハプロタイプの組合せについて、本質的に全ての可能性のあるドナーを含む、ドナーデータ構造、データベース、ライブラリ、及び／又はシミュレーションに格納される、請求項23又は24に記載のシステム。

前記システムが、1又は複数のドナープロファイルに対して移植を必要とする生体レシピエントに対応するレシピエント情報を用いて検索することを可能とし、前記システムの結果（成果）が1又は複数の最も適合する不適合ドナープロファイルに関する情報を提供する、請求項23〜25のいずれか一項に記載のシステム。

前記1又は複数の最も適合する不適合ドナープロファイルが、他の不適合ドナーと比較して起こり得る最低数のPIRCHESを有する9／10不適合ドナーである、請求項26に記載のシステム。

前記システムがドナー材料の電子記録に機能的に接続され、請求項26又は27に記載のシステムの成果がクエリを前記システムのエンドユーザーから所与のいずれかの1又は複数の前記成果に対応する最も適合する不適合ドナー材料に対する前記記録に送ることを可能とすることを特徴とする、請求項23〜27のいずれか一項に記載のシステム。

任意の1又は複数のヒト集団における所与のいずれかのHLAアレルの組合せ（ハプロタイプ又は遺伝子型）の頻度を表す情報が前記ドナープロファイルに組み込まれる、請求項23〜28のいずれか一項に記載のシステム。

「低」又は「中」精度のHLA分類によって決定されたHLAアレルの所与のいずれかの組合せの既知の集団頻度に基づいて、前記「低」又は「中」精度のHLA分類によって分類されたドナー材料に対する電子的に格納されたHLA分類データをコンピューターによって実施される方法によって「高」精度の類似する又は相似するHLA分類状態へと変換することによって、本書に記載の前記方法及び／又はシステムを使用して「低」又は「中」精度の技法によって予め得られたHLA分類データの照会を可能とすることを特徴とする、請求項29に記載のシステム。

a）HLA分類データ若しくは可能性のあるドナーHLA分類データの「低」又は「中」精度のHLA分類から「高」精度のデータへの変換、b）前記ドナー情報とレシピエントHLA情報とのHLAマッチング、及びc）請求項1〜30のいずれか一項に記載の方法及び／又はシステムによるPIRCHEマッチングを含む、請求項30に記載のシステム。

請求項20〜31のいずれか一項に記載の前記システムの使用を含む移植に対して許容可能なHLA不適合を識別する方法。

1又は複数のHLA値実体、1又は複数のペプチド実体、及び前記HLA値とペプチド実体との間の1又は複数の関係を含むグラフデータ構造であって、各実体が前記グラフデータ構造内の単一の例に存在し、別の実体に対して1又は複数の関係を呈する、グラフデータ構造。

請求項7〜19のいずれか一項に記載の前記性質を特徴とする、請求項33に記載のグラフデータ構造。

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