JP2023523327A - モデルベースの最適化を使用したタンパク質の最適化 - Google Patents
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Abstract
タンパク質のヒト化は、骨の折れるプロセスであり得、多くの場合、試行錯誤やその他の非体系的な方法が必要である。ヒト化を改善するために、ニューラルネットワークを使用して、ヒト化される可能性がより高い新しいタンパク質配列を生成することができる。一実施形態では、方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップを含む。この方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列を重み付けするステップを含み得る。この方法は、重み付けされたサンプリングのタンパク質配列からタンパク質配列を生成するステップをさらに含み得る。タンパク質を表す生成されたタンパク質配列は、免疫原性の変化を有する。そのような生成されたタンパク質は、ヒト化されている可能性がより高い。【選択図】図１
Description
関連出願
本出願は、２０２０年４月２７日に出願された米国仮特許出願第６３／０１５，８１２号の利益を主張する。上記出願の全教示は、参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２０年４月２７日に出願された米国仮特許出願第６３／０１５，８１２号の利益を主張する。上記出願の全教示は、参照により本明細書に組み込まれる。
ヒト化（Humanization）は、非ヒト起源のタンパク質（例えば、マウスモノクローナル抗体）のアミノ酸配列を改変して、ヒト対象に導入された場合に免疫原性の低い改変又はヒト化タンパク質にするプロセスである。ヒト化プロセスから生じるヒト化タンパク質における親非ヒトタンパク質（parental non-human protein）の１つ又は複数の特性（例えば、酵素活性、標的結合親和性）を維持することがしばしば望ましい。したがって、非ヒトタンパク質の１つ又は複数の所望の機能を維持しながら免疫原性を低減又は排除する非ヒトタンパク質のヒト化配列を決定するプロセスは有用である。
一実施形態では、方法は、生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップを含む。生成モデルは、所望の機能を維持する。この方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、生成モデルを再トレーニングする（retraining）ステップを含み得る。この方法は、再トレーニング済み生成モデルを使用してタンパク質配列を生成するステップを含む。この生成されたタンパク質配列は、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す。
一実施形態では、この方法は、再トレーニング済み生成モデルを使用して１つ又は複数のタンパク質配列を生成することができる。
一実施形態では、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法を含む。この方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップを含み得る。この方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、このサンプリングからタンパク質配列のセットを選択するステップをさらに含み得る。この方法は、選択されたタンパク質配列のセットに基づいてタンパク質配列を生成するステップであって、このタンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す、ステップをさらに含む。
一実施形態では、上記の方法は、システム内で、又は非一時的コンピュータ可読媒体に格納されたそのステップ内で実行することができるため、ステップがプロセッサにロードされてプロセッサによって実行されると、プロセッサは、上記のステップを実施する。
一実施形態では、前述の方法によって生成されたサンプルと比較して、少なくとも１つのアミノ酸の付加、欠失、又は置換によってアミノ酸配列のサンプルとは異なるアミノ酸配列を含む単離されたタンパク質配列を含む。
本開示の一態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法に関する。この方法は、少なくとも部分的又は全体的に、コンピュータで行われる方法に関連し得る。この方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップを含む。例えば、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性は、生成モデルに基づいて、又は生成モデルから評価することができ、生成モデルは、所望の機能を維持するように構成することができる。この方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、このサンプリングからタンパク質配列のセットを選択するステップをさらに含む。この方法は、選択されたタンパク質配列のセットに基づいてタンパク質配列を生成するステップであって、このタンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す、ステップをさらに含む。
一実施形態では、サンプリングのタンパク質配列は、生成モデルからのものであり、生成モデルは、所望の機能を維持するように構成される。この方法は、選択されたタンパク質配列のセットに基づいて生成モデルを再トレーニングするステップをさらに含み得、このタンパク質配列を生成するステップは、選択されたタンパク質配列のセットに基づいて再トレーニングされた再トレーニング済み生成モデルに基づいている。
一実施形態では、生成モデルは、少なくとも１つのエンコーダニューラルネットワーク（encoder neural network）及び少なくとも１つのデコーダニューラルネットワーク（decoder neural network）を含む。
本明細書で使用される「エンコーダニューラルネットワーク」（以下、エンコーダとも呼ばれる）及び「デコーダニューラルネットワーク」（以下、デコーダとも呼ばれる）は、一般に、生成モデル（以下、生成ネットワークとも呼ばれる）の１つ又は複数の機能的及び／又は構造な的構成要素（components）、部品（parts）、セクション（sections）、ステージ（stages）、又はモジュール（modules）を指すことがある。
エンコーダニューラルネットワークは、例えば、サンプリング入力などの入力を中間出力に処理するように構成することができる。エンコーダニューラルネットワークは、中間出力をデコーダニューラルネットワークに提供及び／又は転送するようにさらに構成することができる。デコーダニューラルネットワークは、エンコーダニューラルネットワークによって提供される中間出力の処理に基づいて入力を再構築するように構成することができる。
一例では、エンコーダニューラルネットワークは、サンプリング入力を潜在ベクトル（latent vector）にマッピングするように構成することができる。代替的又は追加的に、デコーダニューラルネットワークは、潜在ベクトルからサンプリング入力を推定、再構成、及び／又は計算して出力を生成するように構成することができる。
一般に、生成モデル、エンコーダニューラルネットワーク、及び／又はデコーダニューラルネットワークは、ハードウェア及びソフトウェアで実装することができる。代替的に又は追加的に、生成モデル、エンコーダニューラルネットワーク、及び／又はデコーダニューラルネットワークは、データ処理のための１つ又は複数のプロセッサを含み得る。
一実施形態では、方法は、生成モデルを２回以上反復して再トレーニングするステップをさらに含み、各反復は：ａ）再トレーニング済み生成モデルによって生成されたサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ、及びｂ）再トレーニングで評価された免疫原性に従って、再トレーニング済み生成モデルによって生成されたサンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、生成モデルをさらに再トレーニングするステップを含む。
一実施形態では、生成モデルを２回以上反復して再トレーニングするステップは、収束まで生成モデルを複数回反復して再トレーニングするステップを含む。これは、生成モデルの１つ又は複数の機能、１つ又は複数の重み、１つ又は複数のパラメータ、及び／又は１つ又は複数の特性を最小化及び／又は最適化することを含み得る。
一実施形態では、サンプリングのタンパク質配列は、生成モデルをトレーニングするために使用されるタンパク質配列のトレーニングセットに存在するどのタンパク質配列とも異なる。
本開示のさらなる態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法に関する。この方法は、少なくとも部分的又は全体的に、コンピュータで行われる方法に関し得る。この方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従ってサンプリングのタンパク質配列を重み付けし、その結果、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を得るステップ、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を使用してサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ、それらの評価された免疫原性に従って、免疫原性について評価された第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列からのサンプリングのタンパク質配列を再重み付けし、その結果、第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を得るステップ、及び第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列からタンパク質配列を生成するステップであって、このタンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す、ステップを含む。
一実施形態では、方法は、所望の機能を維持する生成モデルを提供するステップをさらに含み、この生成モデルは、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークを含む。
一実施形態では、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップは、生成モデルから免疫原性を評価することをさらに含み、生成モデルは、所望の機能を維持し、且つエンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークをさらに含む。
一実施形態では、サンプリングのタンパク質配列は、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を重み付けするために使用されるタンパク質配列のトレーニングセットに存在するいかなるタンパク質配列も含まない。
一実施形態では、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列は、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を重み付けするために使用されるタンパク質配列のトレーニングセットに存在するいかなる配列も含まない。
一実施形態では、方法は、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ及び第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を提供するステップを繰り返すステップをさらに含む。
一実施形態では、免疫原性は、ＭＨＣ分子に対する対象配列のｋ量体の予測親和性を使用して評価される。
一実施形態では、ｋは、５以上且つ１３以下である。
一実施形態では、ＭＨＣ分子に対する対象配列のｋ量体の予測親和性は、ＭＨＣＦｌｕｒｒｙ、ＮｅｔＭＨＣｐａｎ、又はＮｅｔＭＨＣＩＩｐａｎの１つ又は複数によって評価される。
一実施形態では、方法は、（ａ）ｋ量体の各予測親和性の逆数の合計の逆数、及び（ｂ）ｋ量体の最低の予測親和性の少なくとも１つによってｋ量体の予測親和性を組み合わせるステップをさらに含む。
一実施形態では、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列又は第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列からのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性は、実験的に評価される。
一実施形態では、免疫原性の変化は、免疫原性の低下である。
一実施形態では、免疫原性の低下は、対立遺伝子ＨＬＡ－Ａ０２０１によってコードされるヒトＭＨＣ ＩなどのヒトＭＨＣ Ｉ、及びＭＨＣ ＩＩの少なくとも１つを含む、ヒトＭＨＣの親和性の低下である。
一実施形態では、免疫原性の変化は、免疫原性の増加である。
一実施形態では、免疫原性の増加は、対立遺伝子ＨＬＡ－Ａ０２０１によってコードされるヒトＭＨＣ Ｉなどの、ヒトＭＨＣ ＩなどのヒトＭＨＣの親和性の増加である。
一実施形態では、所望の機能は、酵素活性、標的結合親和性（ＭＨＣ以外）、熱安定性、溶解度、タンパク質のサイズ、タンパク質の細胞内位置、細胞シグナル伝達経路の活性化又は遺伝子発現プログラム、及び発現レベルから選択される。
一実施形態では、酵素活性は、アスパラギナーゼ活性である。
一実施形態では、免疫原性は、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質にＭＨＣ ＩＩが結合する相対的確率の残基毎予測を使用して評価される。
一実施形態では、候補モデルは、アミノ酸配列を入力として受け取り、ＭＨＣ ＩＩが各残基を含むペプチドに結合する相対確率の１つ又は複数の残基毎予測を出力する。
一実施形態では、方法は、偽陰性率及びモデル精度率（model accuracy rate）に基づいてモデルを評価するステップをさらに含む。
一実施形態では、推定確率は、ＭＨＣ ＩＩ提示の可能性であり、この可能性は、ＭＨＣ関連ペプチドプロテオミクス（ＭＡＰＰＳ）のペプチド提示の可能性の両方に基づいている。
一実施形態では、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を使用して、生成モデルを更新することによって第１の更新された（updated）生成モデルを提供し、第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を使用して、第１の更新された生成モデルを再トレーニングする第２の更新された生成モデルを提供する。
本開示方法のさらなる態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法を含む。この方法は、少なくとも部分的又は全体的に、コンピュータで行われる方法に関し得る。この方法は、所望の機能を維持する生成モデルを提供するステップであって、この生成モデルがエンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークを含むステップ、生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップであって、この生成モデルが、所望の機能を維持し、且つエンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークをさらに含むステップ、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列を重み付けして、生成モデルを再トレーニングすることによって第１の更新された生成モデルを提供するステップ、第１の更新された生成モデルを使用してサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ、再トレーニングで評価されたそれらの免疫原性に従って、免疫原性について評価された第１の更新された生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列を重み付けして第１の更新された生成モデルを再トレーニングすることによって、第２の更新された生成モデルを提供するステップ、及びさらに更新された生成モデルからタンパク質配列を生成するステップであって、このタンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す、ステップを含む。
一実施形態では、生成モデルは、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）である。
一実施形態では、生成モデルは、所望の機能を有すると予測される天然に存在する配列のセットを使用してトレーニングされた。
一実施形態では、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークは、デコーダの出力によってエンコーダに入力される入力の再構成の負の対数確率を最小化するようにトレーニングされた。
一実施形態では、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークは、エンコーダとＮｏｒｍａｌ（０，１）との間のカルバック・ライブラー・ダイバージェンス（ＫＬＤ）を最小化するようにトレーニングされた。
一実施形態では、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークは、フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、及びリカレントニューラルネットワークのうちの少なくとも１つである。
一実施形態では、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークは、少なくとも２つの隠れ層を使用する。
一実施形態では、生成モデル又は更新された生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性は、ニューラルネットワークによって評価される。
一実施形態では、ニューラルネットワークは、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を、値を出力するｏｒａｃｌｅによって評価する。
一実施形態では、ｏｒａｃｌｅは、不確実性をさらに出力する。
一実施形態では、生成モデルは、フィードフォワード多層パーセプトロン（ＭＬＰ）、畳み込み（convolutional）、及びトランスフォーマー（transformer）のいずれかのアーキテクチャを含むことができ、生成モデルに、教師なし事前トレーニング（unsupervised pretraining）が提供されても提供されなくてもよい。
一実施形態では、生成モデルを提供するステップは、生成モデルを３サイクル（１サイクル当たり５エポック）トレーニングするステップを含み、各エポックは、１サイクルアニーリングスケジュール（annealing schedule）に従う。
本開示のさらなる態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質の配列を生成するための生成モデルの使用に関する。
本開示のさらなる態様は、単離されたタンパク質配列及び／又はその使用に関し、この単離されたタンパク質配列は、本明細書に上記及び下記される１つ又は複数の態様、実施形態、例、及び例示的な実施形態による１つ又は複数の方法によって生成されるサンプルと比較して、少なくとも１つのアミノ酸の付加、欠失、又は置換によりサンプルのアミノ酸配列とは異なるアミノ酸配列を含む。
本開示のさらなる態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成するためのシステムに関する。このシステムは、少なくとも１つのプロセッサ、及びコンピュータコード命令が格納されたメモリを含み、このプロセッサ及びメモリは、コンピュータコード命令によりシステムに：サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価させ、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、このサンプリングからタンパク質配列のセットを選択させ、そして選択されたタンパク質配列のセットに基づいてタンパク質配列を生成させるように構成されており、このタンパク質配列は、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す。
本開示のさらなる態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成するためのシステムの使用に関する。
本開示の一態様を参照して本明細書に上記及び下記される任意の特徴、機能、ステップ、利点、及び／又は技術的効果は、本開示の任意の他の態様に等しく適用されることが重視される。特に、本開示の１つ又は複数の態様による１つ又は複数の方法に関して本明細書に上記及び下記される任意の特徴、機能、ステップ、利点、及び／又は技術的効果は、本明細書に上記及び下記されるシステムに等しく適用されることが重視される。
本開示のさらなる態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成するための命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体に関し、この命令は、プロセッサによってロードされて実行されると、プロセッサに、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価させ、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、このサンプリングからタンパク質配列のセットを選択させ、そして選択されたタンパク質配列のセットに基づいてタンパク質配列を生成させるように構成されており、このタンパク質配列は、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す。
本開示のさらなる態様は、サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法に関する。この方法は、所望の機能を維持する生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ、サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、生成モデルを再トレーニングするステップ、及び再トレーニング済み生成モデルを使用してタンパク質配列を生成するステップを含み、このタンパク質配列は、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す。
本開示のさらなる態様は、本明細書に上記及び下記される本開示の１つ又は複数の態様による方法又はシステムで使用するための選択されたタンパク質配列のセットに基づいて生成モデルをトレーニングする方法に関する。
一実施形態では、トレーニング済み生成モデルは、選択されたタンパク質配列のセットに基づいてさらに再トレーニングされ、タンパク質配列の生成は、選択されたタンパク質配列のセットに基づいて再トレーニングされた再トレーニング済み生成モデルに基づいている。
本開示のさらなる態様は、本開示の１つ又は複数の態様を参照して本明細書に上記及び下記される任意の１つ又は複数の方法又はシステムによって、又はそれらに基づいて生成及び／又は取得されるタンパク質配列に関する。
本開示の一態様、態様の一実施形態、及び／又は態様の例を参照して本明細書に上述され及び後述される下記される任意の特徴、機能、ステップ、及び／又は要素は、本明細書に上記及び下記される本開示の任意の他の態様、任意の他の態様の任意の実施形態、及び／又は任意の他の態様の任意の例と組み合わせることができる。
特許又は出願ファイルは、カラーで作成された少なくとも１つの図面を含む。カラー図面を含むこの特許又は特許出願公開のコピーは、要求及び必要な手数料の支払いに応じて特許庁によって提供される。
前述のことは、同様の参照文字が異なる図でも同じ部品を指す添付の図面に例示されるように、例示的な実施形態の以下のより具体的な説明から明らかになるであろう。図面は必ずしも縮尺通りではなく、むしろ実施形態を例示することに重点が置かれている。
例示的な実施形態の説明は以下の通りである。
図１は、本開示の例示的な実施形態を例示する略図１００である。一般に、この方法は、集団（例えば、タンパク質の）から開始し、反復して集団を改善する方法のモデルベースの最適化である。例示的な実施形態では、本開示は、適応サンプリングによる設計を使用してヒト化タンパク質を生成する方法を記載する。
タンパク質配列のセットによって最初にトレーニングされた生成モデル１０２は、配列１０４を生成する。生成された配列１０４は、タンパク質配列のトレーニングセットの所望の機能を維持する。ｏｒａｃｌｅ関数１１２は、配列１０４の各配列が免疫原性などの対象の特性を有する確率分布を決定することができる。次いで、免疫原性スコア１０６が、スコアの望ましさに基づいて重み付けされる。ほとんどの場合、低い免疫原性スコアほど望ましい。しかしながら、当業者であれば、特定の実施形態では、免疫原性スコアを、より高いスコアが望ましいであろう非伝統的な方法で表現できることを認識できる。カットオフパーセンタイル１１０は、Ｑｔｈパーセンタイルを超える確率を有するとしてスコア付けされた配列を削除し、このＱは、対象の特性に対してユーザーによって設定される。したがって、残りの重み付けされた配列１０８は、対象の特性、又はこの場合は免疫原性のＱｔｈパーセンタイルを超える確率を有する配列のみを含む。次いで、これらの重み付けされた配列１０８は、生成モデル１０２を再トレーニングする。
生成モデル１０２は、上述の配列の別の反復を開始する。各反復は、生成モデル１０２によって生成された配列１０４を改善し、この改善により、測定される性質（例えば、免疫原性）についてＱｔｈパーセンタイルを超える確率を有するより多くの配列が生成される。当業者であれば、免疫原性スコア１０６が、溶液が安定であると指定された特定の閾値内に収束するまで反復を続けることができることを理解できる。
ｏｒａｃｌｅの目標は、タンパク質がペプチドにプロセシングされてＭＨＣ ＩＩ分子上に提示される確率についてスコア付けすることである。これの理論的根拠は、ＭＨＣ ＩＩ提示がＴ細胞プライミングに必要なステップであり、これが免疫応答に通常は必要であるということである。したがって、ＭＨＣ ＩＩ提示の予測確率は、タンパク質免疫原性の有用な相関関係であり得る。ｏｒａｃｌｅは、追加の機械学習モデルからのタンパク質全体のＭＨＣ ＩＩ提示の予測確率を考慮して、タンパク質全体のＭＨＣ ＩＩ提示スコアを生成するように設計されている。当業者であれば、参照によりその全体が組み込まれる、Ｂｉｒｋｉｒ Ｒｅｙｎｉｓｓｏｎによる“Improved prediction of MHC II antigen presentation through integration and motif deconvolution of mass spectrometry MHC eluted ligand data”がＭＨＣ ＩＩ予測因子を明らかにすることを理解できる。
上記の既知のｏｒａｃｌｅモデルに加えて、新しいｏｒａｃｌｅが以下に開示される。新しいｏｒａｃｌｅは、ＭＨＣ ＩＩの提示の可能性を評価する予測モデルである。ＭＨＣ ＩＩ提示の可能性を評価する予測モデルをトレーニングするために、タンパク質配列のデータセット及びそれらに関連するＭＨＣ ＩＩ提示ペプチドが存在すれば、これらが取得される。ペプチド提示及び／又はＭＨＣ結合の可能性をアッセイするための方法は存在するが、特定のペプチドに対して最大限に偏りがなく、且つ多くのタンパク質に拡張可能な高感度の方法が待ち望まれている。したがって、いくつかの実施形態では、ＭＡＰＰ（ＭＨＣ関連ペプチドプロテオミクス）を介して収集されたデータセットが使用される。ＭＡＰＰは、細胞上のＭＨＣ分子に提示されたペプチドを溶出し、質量分析によってハイスループットで特徴付ける方法である。これらのペプチドは、内因性タンパク質又は外来タンパク質（例えば、マウスに投与されたタンパク質又は細胞培養培地に存在するタンパク質）由来であり得る。本開示の目的のために、本方法が、例えば、多様なタンパク質のＭＨＣ ＩＩ提示を予測できる一般モデルを使用するため、両方のタイプのデータが有用である。
ＭＨＣ ＩＩを介したマウス細胞上のペプチド提示を評価した今日までのすべての主要なＭＡＰＰ研究を考慮されたい。これらの研究には、Ｃ５７ＢＬ／６マウス細胞からのデータが含まれ、Ｂａｌｂ／ｃマウス細胞からのデータの寄与はより小さい。両方のデータセットが、ＭＨＣ ＩＩ提示の可能性を評価するための予測モデルに組み込まれる。ただし、ＭＨＣ ＩＩ結合が、ＭＨＣ ＩＩ対立遺伝子の違いによりマウス系統間で異なり得るが、タンパク質分解的切断及びプロセシングは共有される可能性が高く、したがって、すべてのデータを一緒に使用して行うことができる、ペプチド提示の共有シグナルが存在し得ることが前提である。使用されるデータセットには、Sofron,A.et al.(2015),“High-resolution analysis of the murine MHC class II immunopeptidome.”Eur J Immunol,46(2),319-328（以降、「Ｓｏｆｒｏｎ」）、Fugmann,T.et al.(2017).“The MHC class II immunopeptidome of lymph nodes in health and in chemically induced colitis.”J Immunol,198(3):1357-1364（以降、「Ｆｕｇｍａｎｎ」）、及びGraham,D.B.et al.(2018).Antigen discovery and specification of immunodominance hierarchies for MHCII-restricted epitopes.Nat Medicine,24,1762-1778（以降、「Ｇｒａｈａｍ」）が含まれ得る。他の実施形態では、異なるＭＨＣ又は他の細胞表面免疫受容体を任意選択により含む追加のデータセットを、追加又は代替のいずれかで使用することができる。
各データセットは、様々な条件下で検出されたペプチドのリスト、及び各ペプチドの「最も可能性の高い」ＵｎｉＰｒｏｔアクセッション番号を含む。このアクセッション番号は、各ペプチドに対応するタンパク質配列を検索するために使用される。入力は、タンパク質配列のどこにも正確に一致しなかったすべてのペプチド、又はタンパク質配列が１０，０００アミノ酸より長いすべてのペプチドを除外するためにフィルタリングされる。最後に、各タンパク質内の各ペプチドの開始及び終了部位が決定される。
この設定では、問題を、位置毎分類学習タスクとして自然に定式化することができる。残基は、任意選択によりＭＨＣ ＩＩ（クラス０：ペプチドなし、クラス１：（フリンジ残基（ｆｒｉｎｇｅ ｒｅｓｉｄｕｅ））１つのペプチド、クラス２：（コア残基）≧１つのペプチド）に結合することを示したことが観察されたペプチドに残基が何回会合したかによって３つのクラスのラベルの１つに指定される。この定式化は、各タンパク質が提示されていないペプチドの形で独自の陰性対照を提供するため、ＭＡＰＰデータにおけるＭＨＣ提示の最も予測的な特性であることが分かっているタンパク質発現を自然に正規化する。低発現タンパク質からの偽陰性ペプチドを説明するために、データを、質量分析データにおいてカウントの少なくともいくつかの閾値を有するペプチドについてフィルタリングすることができる。インビトロＭＨＣリガンド結合親和性などの他のペプチド結合データは、残基ベースの分類に容易に組み込まれる。
候補モデルは、ＭＨＣＩＩが各残基を含むペプチドに結合する相対的確率の入力及び出力残基毎予測としてアミノ酸配列を受け入れる。図４は、例示的なモデル出力及び対応するグラウンドトゥルースを例示するグラフである。
モデルの意図されたダウンストリームアプリケーションを念頭に置いて、このタスクの重要な測定基準は、偽陰性率（ＦＮ／（ＦＮ＋ＴＮ））及び精度であった。
モデルは、所与の偽陰性率での最大精度と所与の精度での最小偽陰性率とを比較することによって評価される。図５Ａは、浅い畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）が、相同性ベースの分割で選択された最終トランスフォーマーアーキテクチャよりも性能が下回っていることを例示するグラフである。言い換えれば、試験セットに対する配列相同性により無関係であるタンパク質配列でのトレーニングが評価のために提供された。図５Ｂは、トランスフォーマーアーキテクチャを用いたＵｎｉｐｒｏｔで利用可能なすべてのタンパク質配列に対して教師なし事前トレーニングを活用することの大きな利点を例示するグラフ５５０である。
残基毎分類子は、タンパク質全体にわたる固定長の連続したサブ配列全体の平均出力を考慮することによって、自然な方法でペプチドレベル分類子を生じさせる。これにより、ペプチドレベルの精度の計算が可能になり、業界標準のＭＨＣＩＩ結合予測因子との直接比較が可能になる。図６Ａ及び図６Ｂはそれぞれ、Ｂａｌｂｃ株及びＣ５７ＢＬ６株の偽陽性率及び真陽性率を例示するグラフ６００及び６５０である。グラフ６００は、Ｂａｌｂｃ株の現在のモデル６０２及び以前のモデル６０４の真陽性率に対する偽陽性率を例示している。同様に、グラフ６５０は、Ｃ５７ＢＬ６株の現在のモデル６５２及び以前のモデル６５４の真陽性率に対する偽陽性率を例示している。
教師なし事前トレーニングが行われた又は行われていない様々なアーキテクチャ（フィードフォワード多層パーセプトロン（ＭＬＰ）、畳み込み、トランスフォーマー）が、これらの測定基準に従ってトレーニング／評価された。最終ハイパーパラメータは手動で調整される。
図７は、本開示の例示的な実施形態を例示するブロック図である。最終生成アーキテクチャは、２層フィードフォワードＭＬＰ分類子／予測子７０８である。予測子７０８は、潜在ベクトル７０７に基づいて、残基毎クラス確率によって示されるように、入力タンパク質の各残基の３つのクラスのうちの１つに対応するロジットを出力する。予測子７０８は、１２層注意エンコーダ（attentional encoder）７０４（例えば、トランスフォーマー）の上に積み重ねられる。エンコーダ／トランスフォーマー７０４は、事前トレーニングされた重みでインスタンス化され、教師なし事前トレーニングを活用するために微調整される。
データセットの残基は、そのタンパク質上の位置に、調査されたすべてのアッセイにわたって２つ以上のペプチドに現れた場合はクラス２、その位置に１つのペプチドのみが現れた場合はクラス１、そうでない場合はクラス０としてラベル付けされる。クラス０、１、２はそれぞれ、損失関数の計算では１．０３７、１０、１００の重みが付けられる。当業者であれば、代替の重み付けを使用できることを容易に理解するであろう。特定の実施形態では、モデルは、３サイクル（１サイクルあたり５つのエポック）トレーニングされ、それぞれが、トランスフォーマー及びＭＬＰの重みについてそれぞれ１ｅ－６及び１ｅ－５の識別学習率で１サイクルのアニーリングスケジュールに従う。
適応サンプリングによる設計（ＤｂＡＳ）は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、Ｂｒｏｏｋｅｓ ｅｔ ａｌ，２０１８による“Design by Adaptive Sampling”（以降、「Ｂｒｏｏｋｅｓ」）に記載されている。本開示において、いくつかの実施形態では、ＤｂＡＳを使用して、入力又はサンプリングされたタンパク質又はタンパク質配列と比較して機能を維持しながら、免疫原性が低下したタンパク質を反復的に生成する。ＤｂＡＳは、最初の生成モデルをトレーニングするために所望の機能を果たすタンパク質のセットをサンプリングすることにより始まる。基礎となるサンプルから抽出されたトレーニング項目Ｘのセットが与えられると、生成モデルは基礎となる分布Ｐ（Ｘ）を学習する。トレーニング後、生成モデルは、Ｐ（Ｘ）からサンプリングして、トレーニングセット内のものと同様の項目を生成できるが、実際にトレーニングセットではない。言い換えると、生成モデルは、トレーニングセットとは異なる固有の新しい項目を生成する。この場合、トレーニングされたモデルは、トレーニングタンパク質と同じ機能を果たすタンパク質を生成するが、トレーニングタンパク質とは異なる（例えば、サンプリングされたタンパク質のセット）。
ＤｂＡＳのそれぞれの連続した反復は、前のジェネレータからサンプリングされた項目で生成モデルを再トレーニングする。ｏｒａｃｌｅからの予測を使用して、生成モデルを特定の基準（例えば、免疫原性の最小化）を満たす項目にシフトさせるために各項目の重要性を重み付けする。ｏｒａｃｌｅは、対象の特性（例えば、機能、免疫原性）についての確率分布を返す確率的ブラックボックス関数ｆ（Ｘ）である。次いで、生成ネットワークの前の反復によって生成された項目が、対象の特性の現在の反復においてＱｔｈパーセンタイルを超える確率によって重み付けされる。Ｑは、ユーザーによって設定されるハイパーパラメータである。したがって、ジェネレータの各反復では、各反復でＱｔｈパーセンタイルを超える重み付けを行うことで、所望の基準を満たす可能性がより高いサンプルを生成する必要がある。
他の実施形態では、勾配利用設計法（ＧＢＤ）及び計算指向開法（ＣＤＥ：Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｄｉｒｅｃｔｅｄ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）を、ＤＢＡＳの代わりに、又はＤＢＡＳの補足として使用することができる。
単純化された例では、サンプリング入力２０２のセットが様々な色の丸である上記のプロセスを考慮する。図２Ａは、この単純化された例の一実施形態を例示する略図２００である。第１に、プロセスは、サンプリング入力２０２のセットを使用して丸を生成するようにジェネレータ２０４（例えば、生成ネットワークのエンコーダ及びデコーダ）をトレーニングする。ジェネレータは、サンプリング入力２０２を潜在ベクトル２０７にマッピングするエンコーダ２２６を含む。次いで、デコーダ２２８は、潜在ベクトル２０７から入力を再構築して出力を生成しようとする。略図２００に例示されるトレーニングの例では、サンプリング入力２０２の丸は、緑色、水色、灰色、紺色、オレンジ色、及び黄色に彩色され、デコーダ２０８の出力と同じであり、これの出力も、緑色、水色、灰色、紺色、オレンジ色、及び黄色に彩色されている。エンコーダ２０７及びデコーダ２０８は共に、生成ネットワーク２０４を構成する。エンコーダ２０７は、デコーダ２０８に送信される潜在ベクトルを生成する。
第２に、ユーザーが特定の色、例えば赤色の丸をより多く形成したいと仮定する。図２Ｂは、そのような例示的な実施形態を例示する略図２２０である。そのようなサンプリング入力２２２は、Ｑを赤の特定の「レベル」として設定することによって表すことができる。当業者であれば、サンプリング入力２２２が、４つの赤色の丸、２つのピンク色の丸、及び１つの緑色、水色、及び黄色の丸のみを生成することによって、赤色の彩色により高く重み付けされることを認識することができる。ユーザーは、より赤色の丸をより大きく重み付けしたいと入力し（例えば、丸の色をＱ以上又は「Ｑｔｈパーセンタイル以上」に設定する）、新しい生成ネットワーク２０４をこれらの入力２２２（エンコーダ２２６、潜在ベクトル２２７、及びデコーダ２２８を含む）を使用してトレーニングし、そしてより赤色の丸を出力として生成することができる。再トレーニングの数回の反復の後、ジェネレータは、潜在ベクトルをデコードする２２８ときに、元のサンプルよりもはるかに赤色の丸を生成する。
図３Ａは、元のトレーニングセット３００を例示する略図３００であり、図２Ａにも例示されているように、緑色、水色、灰色、紺色、オレンジ色、及び黄色に彩色された丸を含む。図３Ｂは、Ｑをより赤い色に設定する１回の反復後のサンプルを例示する略図３１０である。この出力では、色は、黄色、オレンジ色、マゼンタ、明るい赤色、及び赤色である。図３Ｃは、Ｑをより赤い色に設定することを２回反復した後のサンプルを例示する略図３２０である。この出力では、色は、すべて様々な色合いの赤色である。
図２Ａ及び図２Ｂ並びに図３Ａ～図３Ｃに関連して記載される例では、ニューラルネットワークは、本開示の概念を説明するために異なる色の丸を生成するようにトレーニングされる。本明細書に開示されるシステム及び方法は、特定の特性を有することが知られているタンパク質配列に基づいて、ニューラルネットワークがそれらの特性を有する可能性が高いタンパク質配列をより多く生成するように、ニューラルネットワークをトレーニングすることを含む。加えて、ニューラルネットワークは、サンプル配列の機能を有する可能性が高いが、免疫原性スコアが低いなどの他の特性も有するタンパク質配列を生成することができる。そのようなニューラルネットワークを構築、トレーニング、及び使用する方法及びシステムの実施形態を以下に説明する。
例示的な実施形態では、ジェネレータ及びその構成要素について以下に説明する。例示的な一実施形態では、生成モデルは、変分オートエンコーダ（variational autoencoder）である。Ｂｒｏｏｋｅｓに従って、生成モデルの変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）が使用される。Ｋｉｎｇｍａによる“Auto-Encoding Variational Bayes”(https://arxiv.org/abs/1312.6114で入手できる）（以降、「Ｋｉｎｇｍａ」）は、ＶＡＥの例を開示している。ＶＡＥは、エンコーダ及びデコーダを含み、どちらもニューラルネットワークである。エンコーダｑθ（ｚ｜ｘ）は、パラメータθを使用して入力Ｘを潜在ベクトルｚにマッピングする。エンコーダは、確率的であり：ガウス確率密度であるｑθ（ｚ｜ｘ）にパラメータを出力する。この分布からのサンプリングは、ｚの雑音の大きな実現を生成し得る。
デコーダｐφ（ｘ｜ｚ）は、パラメータφを使用してｚからの入力を再構築しようとする。エンコーダとデコーダは、エンドツーエンドでトレーニングされ、再構築の負の対数確率及びｑθ（ｚ｜ｘ）とＮｏｒｍａｌ（０，１）との間のカルバック・ライブラー・ダイバージェンス（以降、「ＫＬダイバージェンス」）を最小化するようにトレーニングされる。つまり、データポイントｘｊの損失は次のように表される。
損失は、ＶＡＥがそのトレーニング中に最小化しようとする量を表す。対数損失は、正確な再構築を促進するが、ＫＬダイバージェンスは、潜在ベクトルの圧縮を促進する正則化項として機能する。機械学習では、正則化は、問題に情報を追加して、許容解を制限する、又は過剰適合を防止するプロセスである。したがって、正則化項（regularizer）は、正則化を実行するモジュールである。
一実施形態では、この方法は、タンパク質配列の元のトレーニングセットを整列させ、次いで、ワンホットベクトル（one-hot vectors）を使用して各配列を表す。当業者であれば、ワンホットベクトル（又はワンホットエンコーディング）が、単一のハイ（１）ビットを除くすべてのロー（０）ビットを有する１ＸＮベクトルであることを認識することができる。一例では、ワンホットベクトルは、タンパク質配列の特定のアミノ酸をその「ホット」ビットで表すことができる。この方法は、ＶＡＥをトレーニングして、各タンパク質のワンホット表現を再構築する。エンコーダ及びデコーダは共に、サイズ１０２４の２つの隠れ層（hidden layers）を持つフィードフォワードニューラルネットワークである。潜在表現は、５１２次元を有する。
一実施形態では、本開示のｏｒａｃｌｅは、免疫原性の尺度を提供する必要がある。ニューラルネットワークの１つのｏｒａｃｌｅは、ＮｅｔＭＨＣＩＩｐａｎを含み得、これは、ＭＨＣ ＩＩ予測子であり、ニューラルネットワークベースのモデルである。ニューラルネットワークのそのようなｏｒａｃｌｅの別の例は、ＭＨＣＦｌｕｒｒｙであり、これは、ＭＨＣ Ｉ予測子自体であり、ニューラルネットワークベースのモデルである。ＭＨＣＦｌｕｒｒｙは、Ｔｉｍｏｔｈｙ Ｏ’Ｄｏｎｎｅｌｌ ｅｔ ａｌ．によるMHCFlurry:Open-source class|MHC Binding Affinity Predictionにさらに詳細に記載されており、これは、https://www.cell.com/cell-systems/fulltext/S2405-4712(18)30232-1で入手可能であり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。ｏｒａｃｌｅは、任意のアミノ酸ｋ量体と特定の対立遺伝子（例えば、ＭＨＣ Ｉ又はＭＨＣ ＩＩ対立遺伝子）との間の結合親和性を予測する。そのような対立遺伝子の例は、ＨＬＡ－ＤＲＢ１＊０１：０１及びＨ－２－ＩＡｄなどのｂａｌｂｃ及びＣ５７ＢＬ６マウス由来の対立遺伝子である。当業者であれば、同じ又は他の免疫系分子との相互作用を予測するための他のｏｒａｃｌｅを使用して、他の親和性、機能、免疫原性、又は他の所望のタンパク質配列特性を予測でき、これを使用できることを認識することができる。また、当業者であれば、ｏｒａｃｌｅが、付録Ａに列挙され、参照により本出願に組み込まれる対立遺伝子などの支持された対立遺伝子のセットを含み、これを利用することを認識することができる。当業者であれば、付録Ａの対立遺伝子のリストが公知であり、対立遺伝子データベースで確認できることを認識する。
ＭＨＣ Ｉの場合、ＭＨＣ Ｉ対立遺伝子に対するタンパク質の構成的９量体の予測される結合親和性は、免疫原性の測定値である。ＭＨＣＦｌｕｒｒｙは、タンパク質の各９量体の結合親和性を返す。この方法では、ｏｒａｃｌｅ（例えば、ＭＨＣＦｌｕｒｒｙ）によって生成された結合親和性を、各タンパク質の１つの免疫原性スコアＫに組み合わせることができ、
式中、Ｋｉは、タンパク質ｐの各９量体の結合親和性を表す。Ｋが高いほど結合が弱くなるため、免疫原性が低くなることに留意されたい。当業者であれば、最大などの他の要約関数を使用して、タンパク質全体の残基レベル又はペプチドレベルのスコアを要約して、単一のタンパク質Ｋスコアを生成できることを認識することができる。ＮｅｔＭＨＣＩＩｐａｎなどのＭＨＣ ＩＩ ｏｒａｃｌｅを使用する場合、１５量体は、当業者に公知である他の違いと同様に、９量体よりも実行可能であり得る。
したがって、Ｋスコアは、上述のように、Ｑレベルとして使用することができる。Ｑが、生成された丸の「赤さ」を所望のレベルに設定する上記の例と同様に、本開示では、ＱをＫの特定のレベルに設定することができ、モデルは、より弱い結合親和性及びより弱いと予測される結合親和性を有するタンパク質配列を見つけようとする。
複数の実施形態では、方法は、タンパク質の機能の維持を助けるために、さらなる制約をサンプリングされた配列に各反復で加える。第１に、方法は、元のトレーニングセットの長さの分布から外れるサンプルを除外する。言い換えれば、タンパク質の入力セットの標準偏差又はその他の統計的尺度から外れる生成されたサンプルは除外され、モデルの再トレーニングには使用されない。
第２に、ＵｎｉＰｒｏｔでトレーニングされたアノテータ及び／又は実験データでトレーニングされた機能予測子は、機能的である可能性が低い配列を除外する。当業者であれば、別の機能が、タンパク質の機能の可能性も示し得ることを認識することができる。
第３に、この方法は、反復からなる配列の一部がカットオフよりも大きいサンプリングされた配列を除外し、これが、ジェネレータが収束していない潜在空間の領域を回避するのに役立つ。
上記の実施形態では、ＶＡＥを使用するシステム及び方法について説明したが、他の生成モデルを使用することもできる。複数の実施形態では、配列情報のみでトレーニングし、サンプリングし、ＤＢＡＳループで再トレーニングすることができる生成モデルを使用することができる。使用できる他のタイプの生成モデルには、限定されるものではないが、（１）残基毎ＡＡ確率の１次モデル（確率重み行列、ＰＷＭ、位置特異的スコア行列、ＰＳＳＭとも呼ばれる）、（２）残基毎ＡＡ確率及び残基間相互作用確率の２次モデル（別名、ポッツモデル、イジングモデル、マルコフ確率場）、（３）敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、（４）分類子（classifier）から導出される全体的な配列確率のエネルギーベースのモデル（例えば、トランスフォーマー及びＣＮＮアーキテクチャを使用）、及び（５）自己回帰言語モデル（ＬＭ）又はマスク言語モデル（ＭＬＭ）（例えば、トランスフォーマー又はリカレントニューラルネットワークアーキテクチャを使用した自己管理学習）が含まれる。
例示的な実施形態では、元のデータセット上のＶＡＥと、ＤｂＡＳを使用して生成された配列の測定基準とについて精度情報が提供される。一実施形態では、７，０００個のβ－ラクタマーゼが調べられた。長さが２００未満又は６００を超える配列を除外した後、残りの配列の２０％が検証セットとしてランダムに提供され、残りは、プロトタイプＶＡＥをトレーニングするために使用された。上記のＶＡＥの平均検証精度は８８．２％であった。
次いで、完全なデータセットは、ＤｂＡＳのための第１のジェネレータをトレーニングした。ＤｂＡＳの間、反復率が０．０５を超える配列、又はβ－ラクタマーゼに関連する４つのＰｆａｍアノテーションの１つを有する確率が０．８未満の配列は除外された。ＤｂＡＳの１５回を超える反復で、この方法は、Ｐｆａｍアノテータによって予測されたように、β－ラクタマーゼである高い可能性を維持しながら、Ｋを２倍超にする配列を見つけた。
別の例示的な実施形態では、第２のヒト化は、セフォキシチンに対する活性が実験的に確認されているか、又はセフォキシチンに対する活性の予測確率＞０．３５を有する１０２６個のβ－ラクタマーゼのセットで行われた。これらの２０パーセント（２０％）は、検証セットとしてランダムに提供され、残りは、プロトタイプのＶＡＥをトレーニングした。上記のＶＡＥ平均検証精度は９５．６％であった。
次いで、完全なセフォキシチンデータセットを使用して、ＤｂＡＳの第１のジェネレータをトレーニングした。ＤｂＡＳの間、反復率が０．０５を超える配列、セフォキシチンに対する活性の予測確率が０．３５未満の配列、又はβ－ラクタマーゼドメインの４つのβ－ラクタマーゼＰｆａｍアノテーションの１つに属する予測確率が０．７未満の配列は除外された。ＤｂＡＳの１５回を超える反復で、Ｐｆａｍアノテータによって予測されたように、β－ラクタマーゼである高い可能性を維持しながら、Ｋを約２倍にする配列が見つかった。
一実施形態では、ＩｎｔｅｒＰｒｏ標識ＩＰＲ００４５５０（アスパラギナーゼＩＩ型）を有する１２，５８３個の配列が、開示された方法を使用して調べられた。この方法では、長さが３００未満又は３８０を超える配列が除外され、次いで、アラインメントの長さを短くするために配列が貪欲に除去された。最終的なトレーニングセットには、８，９７２個の配列が含まれ、これらの２０％は、検証セットとしてランダムに提供され、残りは、プロトタイプのＶＡＥをトレーニングした。上記のＶＡＥ平均検証精度は８６．０％であった。
次いで、完全にフィルタリングされたデータセットは、ＤｂＡＳのための第１のジェネレータをトレーニングした。ＤｂＡＳの間、反復率が０．０５を超える配列、又はニューラルネットワークによって予測されるように、ＰｆａｍアノテーションＰＦ００７１０を有する確率が０．９５未満の配列は除外された。ＤｂＡＳの２５回を超える反復により、Ｐｆａｍアノテータによって予測されたように、アスパラギナーゼである高い可能性を維持しながら、Ｋを約２倍にする配列が見つかった。
１００個の選択されたアスパラギナーゼ配列が、この方法によって低ＭＨＣＩＩ提示のために最適化され、社内でそれらの酵素活性をアッセイした。配列は、モデルによって予測されたように、各タンパク質のすべての１５量体ペプチドにわたるＭＨＣＩＩ提示の最大確率に基づいて選択された（図Ｘでは、「ステルススコア」と呼ばれる）。この確率は、クリニックで使用されている野生型の大腸菌（Ｅ．ｃｏｌｉ）及びエルウィニア（Ｅｒｗｉｎｉａ）のアスパラギナーゼで高かった。しかしながら、本発明者らの生成された変異体のＭＨＣＩＩ提示確率は、大腸菌（Ｅ．ｃｏｌｉ）及びエルウィニア（Ｅｒｗｉｎｉａ）酵素の確率をはるかに下回っていた。さらに、すべての配列は、トレーニングセットとは非常に異なっており、信頼性の高い配列は、最も近い天然の配列から４０～８０個の範囲の変異を有し、信頼性の低い配列は、１００～１６０個の変異の範囲であった。図Ｘは、これらの新規ステルスアスパラギナーゼの酵素活性の実験的検証を示している。
次に、この方法は、マウスモデルにおける免疫回避のインビボ検証のために、これらの活性酵素のうちの１０個から大量の精製タンパク質を生成した。マウスに、大腸菌（Ｅ．ｃｏｌｉ）野生型アスパラギナーゼ又は低予測ＭＨＣＩＩ提示用に最適化された生成アスパラギナーゼのうちの１つのいずれかを注射した。注射後の複数の時点で血清を採取し、抗薬物抗体（ＡＤＡ）力価を各酵素についてアッセイした。図Ｙが示すように、生成されたアスパラギナーゼ配列は、すべての時点で大腸菌（Ｅ．ｃｏｌｉ）アスパラギナーゼよりも低いＡＤＡレベルを誘発した。さらに、新規タンパク質のうちの２つは、２１日目でもＡＤＡが検出されなかった。
図８は、本発明の実施形態を実施できるコンピュータネットワーク又は同様のデジタル処理環境を示す。
クライアントコンピュータ／装置５０及びサーバコンピュータ６０は、アプリケーションプログラムなどの処理、記憶装置、及びこれを実行する入出力装置を提供する。クライアントコンピュータ／装置５０は、通信ネットワーク７０を介して、他のクライアント装置／プロセス５０及びサーバコンピュータ６０を含む他の計算装置にリンクすることもできる。通信ネットワーク７０は、遠隔アクセスネットワーク、グローバルネットワーク（例えば、インターネット）、世界中のコンピュータの集まり、ローカルエリアネットワーク若しくはワイドエリアネットワーク、及び現在それぞれのプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）を使用して相互に通信するゲートウェイの一部とすることができる。他の電子装置／コンピュータネットワークアーキテクチャも適している。
図９は、図８のコンピュータシステムにおけるコンピュータ（例えば、クライアントプロセッサ／装置５０又はサーバコンピュータ６０）の例示的な内部構造の図である。各コンピュータ５０、６０は、システムバス７９を含み、バスは、コンピュータ又は処理システムの構成要素間のデータ転送に使用される一連のハードウェアラインである。システムバス７９は本質的に、要素間の情報の転送を可能にするコンピュータシステムの様々な要素（例えば、プロセッサ、ディスク記憶装置、メモリ、入力／出力ポート、ネットワークポートなど）を接続する共有コンジット（shared conduit）である。システムバス７９には、様々な入出力装置（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなど）をコンピュータ５０、６０に接続するためのＩ／Ｏ装置インターフェース８２が接続されている。ネットワークインターフェース８６は、コンピュータがネットワーク（例えば、図５のネットワーク７０）に接続された様々な他の装置に接続することを可能にする。メモリ９０は、本発明の一実施形態を実施するために使用されるコンピュータソフトウェア命令９２及びデータ９４のための揮発性記憶装置を提供する（例えば、上述のニューラルネットワークモジュール、ジェネレータモジュール、エンコーダモジュール、及びデコーダモデルコード）。ディスク記憶装置９５は、本発明の一実施形態を実施するために使用されるコンピュータソフトウェア命令９２及びデータ９４のための不揮発性記憶装置を提供する。中央プロセッサ装置８４もシステムバス７９に接続され、コンピュータ命令の実行を提供する。
一実施形態では、プロセッサルーチン９２及びデータ９４は、本発明のシステムのためのソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、１つ又は複数のＤＶＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ディスケット、テープなどの取り外し可能な記憶媒体など）を含むコンピュータプログラム製品（全体が９２と呼ばれる）である。コンピュータプログラム製品９２は、当技術分野で周知のように、任意の適切なソフトウェアインストール手順によってインストールすることができる。別の実施形態では、ソフトウェア命令の少なくとも一部は、ケーブル通信及び／又は無線接続を介してダウンロードすることもできる。他の実施形態では、本発明のプログラムは、伝搬媒体（例えば、電波、赤外線、レーザー波、音波、又はインターネットやその他のネットワークなどのグローバルネットワーク上を伝播する電波）上の伝搬信号で具体化されるコンピュータプログラム伝搬信号製品である。そのようなキャリア媒体又は信号は、本発明のルーチン／プログラム９２のためのソフトウェア命令の少なくとも一部を提供するために使用することができる。
本明細書に引用されるすべての特許、公開された出願、及び参考文献の教示は、参照によりその全体が組み込まれる。
例示的な実施形態を具体的に示し、説明してきたが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含される実施形態の範囲から逸脱することなく、形態及び詳細における様々な変更を行うことができることを理解するであろう。
付録Ａ
Ａｔｂｅ－Ｂ＊０１：０１；Ａｔｂｅ－Ｅ＊０３：０１；Ａｔｂｅ－Ｇ＊０３：０１；Ａｔｂｅ－Ｇ＊０３：０２；Ａｔｂｅ－Ｇ＊０６：０１；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０１：０１；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０１：０２；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０１：０３；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０２：０１；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０２：０２；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０２：０３；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０２：０４；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０３：０１；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０３：０２；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０４：０１；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０４：０２；Ａｔｆｕ－Ｂ＊０５：０１；Ａｔｆｕ－Ｅ＊０３：０１；Ａｔｆｕ－Ｅ＊０３：０２；Ａｔｆｕ－Ｇ＊０６：０１；Ａｔｆｕ－Ｇ＊０６：０２；Ａｔｆｕ－Ｇ＊０６：０３；Ａｔｆｕ－Ｇ＊２２：０１；Ａｔｆｕ－Ｇ＊２３：０１；Ａｔｆｕ－Ｇ＊２３：０２；Ａｔｆｕ－Ｇ＊２３：０３；Ａｔｆｕ－Ｇ＊２４：０１；Ａｔｆｕ－Ｇ＊２５：０１；ＢｏＬＡ－１＊０７：０１；ＢｏＬＡ－１＊０９：０１；ＢｏＬＡ－１＊０９：０２；ＢｏＬＡ－１＊１９：０１；ＢｏＬＡ－１＊２０：０１；ＢｏＬＡ－１＊２１：０１；ＢｏＬＡ－１＊２３：０１；ＢｏＬＡ－１＊２８：０１；ＢｏＬＡ－１＊２９：０１；ＢｏＬＡ－１＊３１：０１；ＢｏＬＡ－１＊３１：０２；ＢｏＬＡ－１＊４２：０１；ＢｏＬＡ－１＊４９：０１；ＢｏＬＡ－１＊６１：０１；ＢｏＬＡ－１＊６７：０１；ＢｏＬＡ－１＊７４：０１；ＢｏＬＡ－２＊０５：０１；ＢｏＬＡ－２＊０６：０１；ＢｏＬＡ－２＊０６：０２；ＢｏＬＡ－２＊０８：０１；ＢｏＬＡ－２＊０８：０２；ＢｏＬＡ－２＊１２：０１；ＢｏＬＡ－２＊１６：０１；ＢｏＬＡ－２＊１６：０２；ＢｏＬＡ－２＊１８：０１；ＢｏＬＡ－２＊１８：０２；ＢｏＬＡ－２＊２２：０１；ＢｏＬＡ－２＊２５：０１；ＢｏＬＡ－２＊２６：０１；ＢｏＬＡ－２＊２６：０２；ＢｏＬＡ－２＊２６：０３；ＢｏＬＡ－２＊２６：０４；ＢｏＬＡ－２＊３０：０１；ＢｏＬＡ－２＊３２：０１；ＢｏＬＡ－２＊３２：０２；ＢｏＬＡ－２＊４３：０１；ＢｏＬＡ－２＊４４：０１；ＢｏＬＡ－２＊４４：０２；ＢｏＬＡ－２＊４５：０１；ＢｏＬＡ－２＊４６：０１；ＢｏＬＡ－２＊４７：０１；ＢｏＬＡ－２＊４８：０１；ＢｏＬＡ－２＊５４：０１；ＢｏＬＡ－２＊５５：０１；ＢｏＬＡ－２＊５６：０１；ＢｏＬＡ－２＊５７：０１；ＢｏＬＡ－２＊６０：０１；ＢｏＬＡ－２＊６２：０１；ＢｏＬＡ－２＊６９：０１；ＢｏＬＡ－２＊７０：０１；ＢｏＬＡ－２＊７１：０１；ＢｏＬＡ－２＊７５：０１；ＢｏＬＡ－３＊０１：０１；ＢｏＬＡ－３＊０１：０２；ＢｏＬＡ－３＊０１：０３；ＢｏＬＡ－３＊０２：０１；ＢｏＬＡ－３＊０４：０１；ＢｏＬＡ－３＊０４：０２；ＢｏＬＡ－３＊０４：０３；ＢｏＬＡ－３＊１０：０１；ＢｏＬＡ－３＊１１：０１；ＢｏＬＡ－３＊１７：０１；ＢｏＬＡ－３＊１７：０２；ＢｏＬＡ－３＊１７：０３；ＢｏＬＡ－３＊２７：０１；ＢｏＬＡ－３＊２７：０２；ＢｏＬＡ－３＊３３：０１；ＢｏＬＡ－３＊３５：０１；ＢｏＬＡ－３＊３６：０１；ＢｏＬＡ－３＊３７：０１；ＢｏＬＡ－３＊３８：０１；ＢｏＬＡ－３＊５０：０１；ＢｏＬＡ－３＊５０：０２；ＢｏＬＡ－３＊５１：０１；ＢｏＬＡ－３＊５２：０１；ＢｏＬＡ－３＊５３：０１；ＢｏＬＡ－３＊５８：０１；ＢｏＬＡ－３＊５９：０１；ＢｏＬＡ－３＊６５：０１；ＢｏＬＡ－３＊６６：０１；ＢｏＬＡ－３＊６６：０２；ＢｏＬＡ－３＊６８：０１；ＢｏＬＡ－３＊７３：０１；ＢｏＬＡ－４＊２４：０１；ＢｏＬＡ－４＊２４：０２；ＢｏＬＡ－４＊６３：０１；ＢｏＬＡ－４＊７６：０１；ＢｏＬＡ－５＊０３：０１；ＢｏＬＡ－５＊３９：０１；ＢｏＬＡ－５＊６４：０１；ＢｏＬＡ－５＊７２：０１；ＢｏＬＡ－６＊１３：０１；ＢｏＬＡ－６＊１３：０２；ＢｏＬＡ－６＊１４：０１；ＢｏＬＡ－６＊１４：０２；ＢｏＬＡ－６＊１５：０１；ＢｏＬＡ－６＊１５：０２；ＢｏＬＡ－６＊３４：０１；ＢｏＬＡ－６＊４０：０１；ＢｏＬＡ－６＊４１：０１；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０１：０１；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０１：０２；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０１：０３；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０１：０４；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０１：０５；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０１：０６；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０１：０７；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０２：０１；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０３：０１；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０４：０１；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０４：０２；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０４：０３；ＢｏＬＡ－ＮＣ＊０５：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０１：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０１：０２；Ｃａｊａ－Ｂ＊０２：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０３：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０４：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０５：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０６：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０７：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０８：０１；Ｃａｊａ－Ｂ＊０９：０１；Ｃａｊａ－Ｅ＊０３：０１；Ｃａｊａ－Ｅ＊０３：０２；Ｃａｊａ－Ｆ＊０４：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊０７：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊０７：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊０７：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊０７：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊０７：０５；Ｃａｊａ－Ｇ＊０７：０６；Ｃａｊａ－Ｇ＊０７：０７；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０５；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０６；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０７；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０８；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：０９；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１０；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１１；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１２；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１３；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１４；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１５；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１６；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１７；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１８；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：１９；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：２０；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：２１；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：２２；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：２３；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：２４；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：２５；Ｃａｊａ－Ｇ＊０８：２６；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０５；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０６；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０７；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０８；Ｃａｊａ－Ｇ＊０９：０９；Ｃａｊａ－Ｇ＊１０：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１０：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１０：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１０：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊１０：０５；Ｃａｊａ－Ｇ＊１０：０６；Ｃａｊａ－Ｇ＊１０：０７；Ｃａｊａ－Ｇ＊１１：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１１：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１１：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１１：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊１１：０５；Ｃａｊａ－Ｇ＊１２：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１２：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１２：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１２：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊１２：０５；Ｃａｊａ－Ｇ＊１２：０６；Ｃａｊａ－Ｇ＊１３：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１３：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１３：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１３：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊１４：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１４：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１５：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１５：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１５：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１６：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１６：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１６：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１７：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１７：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１７：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０５；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０６；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０７；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０８；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：０９；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：１０；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：１１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：１２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１８：１３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１９：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊１９：０２；Ｃａｊａ－Ｇ＊１９：０３；Ｃａｊａ－Ｇ＊１９：０４；Ｃａｊａ－Ｇ＊２０：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊２１：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊２２：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊２３：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊２４：０１；Ｃａｊａ－Ｇ＊２５：０１；Ｃａｊａ－ＰＳ＊０２：０１；Ｃｅｍｉ－Ａ＊０１：０１；Ｃｅｍｉ－Ａ＊０２：０１；Ｃｅｍｉ－Ａ＊０３：０１；Ｃｅｍｉ－Ｂ＊０１：０１；Ｃｅｍｉ－Ｂ＊０２：０１；Ｃｅｍｉ－Ｂ＊０３：０１；Ｃｅｍｉ－Ｂ＊０４：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊０１：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊０１：０２；Ｃｈａｅ－Ａ＊０２：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊０３：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊０９：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１０：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１１：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１２：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１３：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１４：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１５：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１６：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１７：０１；Ｃｈａｅ－Ａ＊１７：０２；Ｃｈａｅ－Ａ＊１８：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊０１：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊０２：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊０３：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊０３：０２；Ｃｈａｅ－Ｂ＊０５：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊１３：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊１３：０２；Ｃｈａｅ－Ｂ＊１５：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊１５：０２；Ｃｈａｅ－Ｂ＊１５：０３；Ｃｈａｅ－Ｂ＊１６：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊１９：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２０：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２１：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２１：０２；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２２：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２３：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２４：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２５：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２６：０１；Ｃｈａｅ－Ｂ＊２７：０１；Ｃｈａｅ－Ｇ＊０２：０１；Ｃｈａｅ－Ｇ＊０２：０２；ＤＬＡ－８８＊０１：０１；ＤＬＡ－８８＊０２：０１；ＤＬＡ－８８＊０３：０１；ＤＬＡ－８８＊０４：０１；ＤＬＡ－８８＊０４：０２；ＤＬＡ－８８＊０５：０１；ＤＬＡ－８８＊０６：０１；ＤＬＡ－８８＊０７：０１；ＤＬＡ－８８＊０８：０１；ＤＬＡ－８８＊０９：０１；ＤＬＡ－８８＊１０：０１；ＤＬＡ－８８＊１３：０１；ＤＬＡ－８８＊１４：０１；ＤＬＡ－８８＊１５：０１；ＤＬＡ－８８＊１６：０１；ＤＬＡ－８８＊１６：０２；ＤＬＡ－８８＊１７：０１；ＤＬＡ－８８＊１８：０１；ＤＬＡ－８８＊１９：０１；ＤＬＡ－８８＊２０：０１；ＤＬＡ－８８＊２２：０１；ＤＬＡ－８８＊２３：０１；ＤＬＡ－８８＊２４：０１；ＤＬＡ－８８＊２５：０１；ＤＬＡ－８８＊２６：０１；ＤＬＡ－８８＊２７：０１；ＤＬＡ－８８＊２８：０１；ＤＬＡ－８８＊２８：０２；ＤＬＡ－８８＊３０：０１；ＤＬＡ－８８＊３１：０１；ＤＬＡ－８８＊３４：０１；ＤＬＡ－８８＊３５：０１；ＤＬＡ－８８＊３７：０１；ＤＬＡ－８８＊３８：０１；ＤＬＡ－８８＊３９：０１；ＤＬＡ－８８＊４１：０１；ＤＬＡ－８８＊４２：０１；ＤＬＡ－８８＊４３：０１；ＤＬＡ－８８＊４４：０１；ＤＬＡ－８８＊４８：０１；ＤＬＡ－８８＊５０１：０１；ＤＬＡ－８８＊５０２：０１；ＤＬＡ－８８＊５０３：０１；ＤＬＡ－８８＊５０４：０１；ＤＬＡ－８８＊５０５：０１；ＤＬＡ－８８＊５０６：０１；ＤＬＡ－８８＊５０７：０１；ＤＬＡ－８８＊５０８：０１；Ｅｑｃａ－１＊０１：０１；Ｅｑｃａ－１＊０２：０１；Ｅｑｃａ－１＊０２：０２；Ｅｑｃａ－１＊０３：０１；Ｅｑｃａ－１６＊０１：０１；Ｅｑｃａ－１６＊０３：０１；Ｅｑｃａ－２＊０１：０１；Ｅｑｃａ－２＊０１：０２；Ｅｑｃａ－２＊０１：０３；Ｅｑｃａ－２＊０３：０２；Ｅｑｃａ－３＊０１：０１；Ｅｑｃａ－４＊０１：０１；Ｅｑｃａ－６＊０１：０１；Ｅｑｃａ－７＊０１：０１；Ｅｑｃａ－７＊０２：０１；Ｅｑｃａ－Ｎ＊０１：０１；Ｅｑｃａ－Ｎ＊０５：０１；Ｅｑｃａ－Ｎ＊０６：０１；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０１：０１；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０２：０１；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０４：０１；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０５：０１；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０５：０２；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０５：０３；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０６：０１；Ｇｏｇｏ－Ａ＊０７：０１；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０１：０１；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０１：０２；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０１：０３；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０１：０４；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０２：０１；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０３：０１；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０３：０２；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０３：０３；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０４：０１；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０５：０１；Ｇｏｇｏ－Ｂ＊０５：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Ｂ１＊２９：０１；ＤＰＢ１＊３０：０１；ＤＰＢ１＊３１：０１；ＤＰＢ１＊３２：０１；ＤＰＢ１＊３３：０１；ＤＰＢ１＊３４：０１；ＤＰＢ１＊３５：０１：０１；ＤＰＢ１＊３５：０１：０２；ＤＰＢ１＊３６：０１；ＤＰＢ１＊３７：０１；ＤＰＢ１＊３８
：０１；ＤＰＢ１＊３９：０１；ＤＰＢ１＊４０：０１；ＤＰＢ１＊４１：０１：０１；ＤＰＢ１＊４１：０１：０２；ＤＰＢ１＊４４：０１；ＤＰＢ１＊４５：０１；ＤＰＢ１＊４６：０１；ＤＰＢ１＊４７：０１；ＤＰＢ１＊４８：０１；ＤＰＢ１＊４９：０１；ＤＰＢ１＊５０：０１；ＤＰＢ１＊５１：０１；ＤＰＢ１＊５２：０１；ＤＰＢ１＊５３：０１；ＤＰＢ１＊５４：０１；ＤＰＢ１＊５５：０１；ＤＰＢ１＊５６：０１；ＤＰＢ１＊５７：０１；ＤＰＢ１＊５８：０１；ＤＰＢ１＊５９：０１；ＤＰＢ１＊６０：０１；ＤＰＢ１＊６１：０１Ｎ；ＤＰＢ１＊６２：０１；ＤＰＢ１＊６３：０１；ＤＰＢ１＊６４：０１Ｎ；ＤＰＢ１＊６５：０１；ＤＰＢ１＊６６：０１；ＤＰＢ１＊６７：０１；ＤＰＢ１＊６８：０１；ＤＰＢ１＊６９：０１；ＤＰＢ１＊７０：０１；ＤＰＢ１＊７１：０１；ＤＰＢ１＊７２：０１；ＤＰＢ１＊７３：０１；ＤＰＢ１＊７４：０１；ＤＰＢ１＊７５：０１；ＤＰＢ１＊７６：０１；ＤＰＢ１＊７７：０１；ＤＰＢ１＊７８：０１；ＤＰＢ１＊７９：０１；ＤＰＢ１＊８０：０１；ＤＰＢ１＊８１：０１；ＤＰＢ１＊８２：０１；ＤＰＢ１＊８３：０１；ＤＰＢ１＊８４：０１；ＤＰＢ１＊８５：０１；ＤＰＢ１＊８６：０１；ＤＰＢ１＊８７：０１；ＤＰＢ１＊８８：０１；ＤＰＢ１＊８９：０１；ＤＰＢ１＊９０：０１；ＤＰＢ１＊９１：０１；ＤＰＢ１＊９２：０１；ＤＰＢ１＊９３：０１；ＤＰＢ１＊９４：０１；ＤＰＢ１＊９５：０１；ＤＰＢ１＊９６：０１；ＤＰＢ１＊９７：０１；ＤＰＢ１＊９８：０１；ＤＰＢ１＊９９：０１．
Claims (44)
- サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法であって、以下のステップ：
サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ；
前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、前記サンプリングからタンパク質配列のセットを選択するステップ；及び
前記選択されたタンパク質配列のセットに基づいてタンパク質配列を生成するステップであって、前記タンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表すステップを含む、方法。 - 前記サンプリングのタンパク質配列が生成モデルからのものであり、前記生成モデルが、前記所望の機能を維持するように構成され、さらに、以下のステップ：
前記選択されたタンパク質配列のセットに基づいて前記生成モデルを再トレーニングするステップを含み、
前記タンパク質配列を生成するステップが、前記選択されたタンパク質配列のセットに基づいて再トレーニングされた再トレーニング済み生成モデルに基づいている、請求項１に記載の方法。 - 前記生成モデルが、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークを含む、請求項２に記載の方法。
- 前記生成モデルを２回以上の反復で再トレーニングするステップをさらに含み、各反復が：
（ａ）前記再トレーニング済み生成モデルによって生成されたサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ、及び
（ｂ）前記再トレーニングで評価された免疫原性に従って、前記再トレーニング済み生成モデルによって生成された前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、前記生成モデルをさらに再トレーニングするステップを含む、請求項２に記載の方法。 - 前記生成モデルを２回以上反復して再トレーニングするステップが、収束まで前記生成モデルを複数回反復して再トレーニングするステップを含む、請求項４に記載の方法。
- 前記サンプリングのタンパク質配列が、前記生成モデルをトレーニングするために使用されるタンパク質配列のトレーニングセットに存在するどのタンパク質配列とも異なる、請求項２に記載の方法。
- サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法であって、以下のステップ：
サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ；
前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けし、第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を得るステップ；
第１のサンプリングのタンパク質配列を使用して、前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ；及び
それらの評価された免疫原性に従って、免疫原性について評価された前記第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列により前記サンプリングのタンパク質配列を再重み付けし、第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を得るステップ；
前記第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列からタンパク質配列を生成するステップであって、前記タンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表すステップを含む、方法。 - 前記所望の機能を維持する生成モデルを提供するステップであって、前記生成モデルが、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークを含む、ステップをさらに含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
- 前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップが、生成モデルにより免疫原性を評価するステップをさらに含み、前記生成モデルが、前記所望の機能を維持し、且つエンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークをさらに含む、請求項８に記載の方法。
- 前記サンプリングのタンパク質配列が、前記第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を重み付けするために使用されるタンパク質配列のトレーニングセットに存在するいかなるタンパク質配列も含まない、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列が、前記第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列に重み付けするために使用されるタンパク質配列のトレーニングセットに存在するいかなる配列も含まない、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
- サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ、及び第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を提供するステップを繰り返すステップをさらに含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
- 免疫原性が、ＭＨＣ分子に対する対象配列のｋ量体の予測親和性を使用して評価される、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。
- ｋが、５以上且つ１３以下である、請求項１３に記載の方法。
- 前記ＭＨＣ分子に対する対象配列のｋ量体の予測親和性が、ＭＨＣＦｌｕｒｒｙ、ＮｅｔＭＨＣｐａｎ、又はＮｅｔＭＨＣＩＩｐａｎの１つ又は複数によって評価される、請求項１３又は１４に記載の方法。
- 前記ｋ量体の予測親和性を、（ａ）ｋ量体の各予測親和性の逆数の合計の逆数、及び（ｂ）前記ｋ量体の最低の予測親和性の少なくとも１つによって組み合わせるステップをさらに含む、請求項１３～１５のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列又は前記第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列からの前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性が実験的に評価される、請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。
- 前記免疫原性の変化が、免疫原性の低下である、請求項１～１７のいずれか一項に記載の方法。
- 前記免疫原性の低下が、対立遺伝子ＨＬＡ－Ａ０２０１によってコードされるヒトＭＨＣ ＩなどのヒトＭＨＣ Ｉ、及びＭＨＣ ＩＩの少なくとも１つを含むヒトＭＨＣに対する親和性の低下である、請求項１８に記載の方法。
- 前記免疫原性の変化が、免疫原性の増加である、請求項１～１９のいずれか一項に記載の方法。
- 前記免疫原性の増加が、対立遺伝子ＨＬＡ－Ａ０２０１によってコードされるヒトＭＨＣ ＩなどのヒトＭＨＣ ＩなどのヒトＭＨＣに対する親和性の増大である、請求項２０に記載の方法。
- 前記所望の機能が、酵素活性、標的結合親和性（ＭＨＣ以外）、熱安定性、溶解度、タンパク質のサイズ、タンパク質の細胞内位置、細胞シグナル伝達経路の活性化又は遺伝子発現プログラム、及び発現レベルから選択される、請求項１～２１のいずれか一項に記載の方法。
- 前記酵素活性が、アスパラギナーゼ活性である、請求項２２に記載の方法。
- 免疫原性が、前記免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質に結合するＭＨＣ ＩＩの相対的確率の残基毎予測を使用して評価される、請求項１～２３のいずれか一項に記載の方法。
- 候補モデルが、入力としてアミノ酸配列を受け入れ、ＭＨＣ ＩＩが各残基を含むペプチドに結合する相対的確率の１つ又は複数の残基毎予測を出力する、請求項１～２４のいずれか一項に記載の方法。
- 偽陰性率及びモデル精度率に基づいて前記モデルを評価するステップをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
- 前記推定確率が、ＭＨＣ ＩＩ提示の可能性であり、前記可能性が、ＭＨＣ関連ペプチドプロテオミクス（ＭＡＰＰＳ）のペプチド提示の可能性の両方に基づいている、請求項１～２６のいずれか一項に記載の方法。
- 前記第１の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を使用して、生成モデルを更新することによって第１の更新された生成モデルを提供し、第２の重み付けされたサンプリングのタンパク質配列を使用して、前記第１の更新された生成モデルを再トレーニングする第２の更新された生成モデルを提供する、請求項１～２７のいずれか一項に記載の方法。
- サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法であって、以下のステップ：
前記所望の機能を維持する生成モデルを提供するステップであって、前記生成モデルが、エンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークを含む、ステップ；
生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップであって、前記生成モデルが、前記所望の機能を維持し、且つエンコーダニューラルネットワーク及びデコーダニューラルネットワークをさらに含む、ステップ；
前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、前記生成モデルからの前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けして、前記生成モデルを再トレーニングすることによって第１の更新された生成モデルを提供するステップ；
前記第１の更新された生成モデルを使用してサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップ；及び
前記再トレーニングで評価されたそれらの免疫原性に従って、免疫原性について評価された前記第１の更新された生成モデルからの前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けして、前記第１の更新された生成モデルを再トレーニングすることによって第２の更新された生成モデルを提供するステップ、
さらに更新された生成モデルからタンパク質配列を生成するステップであって、前記タンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表すステップを含む、方法。 - 前記生成モデルが、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）である、請求項１～２９のいずれか一項に記載の方法。
- 前記生成モデルが、前記所望の機能を有すると予測される天然に存在する配列のセットを使用してトレーニングされた、請求項１～３０のいずれか一項に記載の方法。
- 前記エンコーダニューラルネットワーク及び前記デコーダニューラルネットワークが、デコーダの出力によってエンコーダに入力される入力の再構成の負の対数確率を最小化するようにトレーニングされた、請求項１～３１のいずれか一項に記載の方法。
- 前記エンコーダニューラルネットワーク及び前記デコーダニューラルネットワークが、前記エンコーダとＮｏｒｍａｌ（０，１）との間のカルバック・ライブラー・ダイバージェンス（ＫＬＤ）を最小化するようにトレーニングされた、請求項１～３２のいずれか一項に記載の方法。
- 前記エンコーダニューラルネットワーク及び前記デコーダニューラルネットワークが、フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、及びリカレントニューラルネットワークのうちの少なくとも１つである、請求項１～３３のいずれか一項に記載の方法。
- 前記エンコーダニューラルネットワーク及び前記デコーダニューラルネットワークが、少なくとも２つの隠れ層を使用する、請求項１～３４のいずれか一項に記載の方法。
- 前記生成モデル又は更新された生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性が、ニューラルネットワークによって評価される、請求項１～３５のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークが、値を出力するｏｒａｃｌｅによって前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価する、請求項３６に記載の方法。
- 前記ｏｒａｃｌｅが、不確実性をさらに出力する、請求項３７に記載の方法。
- 前記生成モデルが：フィードフォワード多層パーセプトロン（ＭＬＰ）、畳み込み、及びトランスフォーマーのいずれかのアーキテクチャを含むことができ、前記生成モデルに、教師なし事前トレーニングが提供されても提供されなくてもよい、請求項１～３８のいずれか一項に記載の方法。
- 前記生成モデルを提供するステップは、前記生成モデルを３サイクル（１サイクル当たり５エポック）トレーニングするステップを含み、各エポックが、１サイクルアニーリングスケジュールに従う、請求項１～３９のいずれか一項に記載の方法。
- 請求項１～４０のいずれか一項に記載の方法によって生成されるサンプルと比較して、少なくとも１つのアミノ酸の付加、欠失、又は置換によってサンプルのアミノ酸配列とは異なるアミノ酸配列を含む単離されたタンパク質配列。
- サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成するためのシステムであって、以下：
プロセッサ；及び
コンピュータコード命令が格納されたメモリを含み、
前記プロセッサ及び前記メモリが、前記コンピュータコード命令により前記システムに、以下の構成：
サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価させ；
前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、前記サンプリングからタンパク質配列のセットを選択させ；
前記選択されたタンパク質配列のセットに基づいてタンパク質配列を生成させるように構成されており、
前記タンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す、システム。 - サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成するための命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、プロセッサによってロードされて実行されると、前記プロセッサに、以下の構成：
サンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価させ、
前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、前記サンプリングからタンパク質配列のセットを選択させ、
前記選択されたタンパク質配列のセットに基づいてタンパク質配列を生成させるように構成されており、
前記タンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表す、非一時的コンピュータ可読媒体。 - サンプリングのタンパク質配列と比較して免疫原性の変化を有すると予測され、所望の機能を有するタンパク質の配列を生成する方法であって、以下のステップ：
生成モデルからのサンプリングのタンパク質配列の免疫原性を評価するステップであって、前記生成モデルが、前記所望の機能を維持する、ステップ；
前記サンプリングのタンパク質配列の免疫原性の特定のパーセンタイルの免疫原性の偏差を有する特定の生成されたタンパク質配列の推定確率に従って、前記生成モデルからの前記サンプリングのタンパク質配列を重み付けすることによって、前記生成モデルを再トレーニングするステップ；及び
前記再トレーニング済み生成モデルを使用してタンパク質配列を生成するステップであって、前記タンパク質配列が、免疫原性の変化を有すると予測されるタンパク質を表すステップを含む、方法。
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