RU2019136762A - Идентификация, производство и применение неоантигенов - Google Patents
Идентификация, производство и применение неоантигенов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2019136762A RU2019136762A RU2019136762A RU2019136762A RU2019136762A RU 2019136762 A RU2019136762 A RU 2019136762A RU 2019136762 A RU2019136762 A RU 2019136762A RU 2019136762 A RU2019136762 A RU 2019136762A RU 2019136762 A RU2019136762 A RU 2019136762A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- neoantigens
- cells
- allele
- presentation
- mhc class
- Prior art date
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 31
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 claims 27
- 102000043131 MHC class II family Human genes 0.000 claims 20
- 108091054438 MHC class II family Proteins 0.000 claims 20
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 claims 20
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 claims 19
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims 9
- 108091008874 T cell receptors Proteins 0.000 claims 7
- 102000016266 T-Cell Antigen Receptors Human genes 0.000 claims 7
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 claims 7
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims 6
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 claims 5
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims 5
- 230000000259 anti-tumor effect Effects 0.000 claims 4
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 claims 4
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 claims 4
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 claims 4
- 229960005486 vaccine Drugs 0.000 claims 4
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims 3
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 claims 3
- 239000000427 antigen Substances 0.000 claims 3
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 claims 3
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 claims 3
- 238000012258 culturing Methods 0.000 claims 3
- 102000004196 processed proteins & peptides Human genes 0.000 claims 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims 3
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims 3
- 125000003275 alpha amino acid group Chemical group 0.000 claims 2
- 210000000612 antigen-presenting cell Anatomy 0.000 claims 2
- 229940022399 cancer vaccine Drugs 0.000 claims 2
- 238000009566 cancer vaccine Methods 0.000 claims 2
- 210000004443 dendritic cell Anatomy 0.000 claims 2
- 239000013604 expression vector Substances 0.000 claims 2
- 238000001802 infusion Methods 0.000 claims 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims 2
- 208000031261 Acute myeloid leukaemia Diseases 0.000 claims 1
- 208000010839 B-cell chronic lymphocytic leukemia Diseases 0.000 claims 1
- 208000003950 B-cell lymphoma Diseases 0.000 claims 1
- 208000032791 BCR-ABL1 positive chronic myelogenous leukemia Diseases 0.000 claims 1
- 208000003174 Brain Neoplasms Diseases 0.000 claims 1
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 claims 1
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 claims 1
- 208000010833 Chronic myeloid leukaemia Diseases 0.000 claims 1
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 claims 1
- 208000008839 Kidney Neoplasms Diseases 0.000 claims 1
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 claims 1
- 208000031422 Lymphocytic Chronic B-Cell Leukemia Diseases 0.000 claims 1
- 208000033761 Myelogenous Chronic BCR-ABL Positive Leukemia Diseases 0.000 claims 1
- 208000033776 Myeloid Acute Leukemia Diseases 0.000 claims 1
- 206010033128 Ovarian cancer Diseases 0.000 claims 1
- 206010061535 Ovarian neoplasm Diseases 0.000 claims 1
- 206010061902 Pancreatic neoplasm Diseases 0.000 claims 1
- 206010060862 Prostate cancer Diseases 0.000 claims 1
- 208000000236 Prostatic Neoplasms Diseases 0.000 claims 1
- 238000003559 RNA-seq method Methods 0.000 claims 1
- 206010038389 Renal cancer Diseases 0.000 claims 1
- 206010041067 Small cell lung cancer Diseases 0.000 claims 1
- 208000005718 Stomach Neoplasms Diseases 0.000 claims 1
- 208000026651 T-cell prolymphocytic leukemia Diseases 0.000 claims 1
- 208000024313 Testicular Neoplasms Diseases 0.000 claims 1
- 206010057644 Testis cancer Diseases 0.000 claims 1
- 230000006472 autoimmune response Effects 0.000 claims 1
- 210000004899 c-terminal region Anatomy 0.000 claims 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims 1
- 208000032852 chronic lymphocytic leukemia Diseases 0.000 claims 1
- 238000010367 cloning Methods 0.000 claims 1
- 208000029742 colonic neoplasm Diseases 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 claims 1
- 206010017758 gastric cancer Diseases 0.000 claims 1
- 210000005260 human cell Anatomy 0.000 claims 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims 1
- 201000010982 kidney cancer Diseases 0.000 claims 1
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 claims 1
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 claims 1
- 208000015486 malignant pancreatic neoplasm Diseases 0.000 claims 1
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 claims 1
- 201000001441 melanoma Diseases 0.000 claims 1
- 208000002154 non-small cell lung carcinoma Diseases 0.000 claims 1
- 201000002528 pancreatic cancer Diseases 0.000 claims 1
- 208000008443 pancreatic carcinoma Diseases 0.000 claims 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims 1
- 208000000587 small cell lung carcinoma Diseases 0.000 claims 1
- 201000011549 stomach cancer Diseases 0.000 claims 1
- 201000003120 testicular cancer Diseases 0.000 claims 1
- 238000001890 transfection Methods 0.000 claims 1
- 230000037455 tumor specific immune response Effects 0.000 claims 1
- 208000029729 tumor suppressor gene on chromosome 11 Diseases 0.000 claims 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
- A61K39/0005—Vertebrate antigens
- A61K39/0011—Cancer antigens
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B50/00—ICT programming tools or database systems specially adapted for bioinformatics
- G16B50/40—Encryption of genetic data
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K35/00—Medicinal preparations containing materials or reaction products thereof with undetermined constitution
- A61K35/12—Materials from mammals; Compositions comprising non-specified tissues or cells; Compositions comprising non-embryonic stem cells; Genetically modified cells
- A61K35/14—Blood; Artificial blood
- A61K35/17—Lymphocytes; B-cells; T-cells; Natural killer cells; Interferon-activated or cytokine-activated lymphocytes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
- A61K39/46—Cellular immunotherapy
- A61K39/461—Cellular immunotherapy characterised by the cell type used
- A61K39/4611—T-cells, e.g. tumor infiltrating lymphocytes [TIL], lymphokine-activated killer cells [LAK] or regulatory T cells [Treg]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
- A61K39/46—Cellular immunotherapy
- A61K39/463—Cellular immunotherapy characterised by recombinant expression
- A61K39/4632—T-cell receptors [TCR]; antibody T-cell receptor constructs
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
- A61K39/46—Cellular immunotherapy
- A61K39/464—Cellular immunotherapy characterised by the antigen targeted or presented
- A61K39/4643—Vertebrate antigens
- A61K39/4644—Cancer antigens
- A61K39/464401—Neoantigens
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
- C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/5005—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells
- G01N33/5008—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics
- G01N33/5044—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics involving specific cell types
- G01N33/5047—Cells of the immune system
- G01N33/505—Cells of the immune system involving T-cells
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/30—Detection of binding sites or motifs
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
- A61K2039/51—Medicinal preparations containing antigens or antibodies comprising whole cells, viruses or DNA/RNA
- A61K2039/515—Animal cells
- A61K2039/5158—Antigen-pulsed cells, e.g. T-cells
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K39/00—Medicinal preparations containing antigens or antibodies
- A61K2039/58—Medicinal preparations containing antigens or antibodies raising an immune response against a target which is not the antigen used for immunisation
- A61K2039/585—Medicinal preparations containing antigens or antibodies raising an immune response against a target which is not the antigen used for immunisation wherein the target is cancer
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/158—Expression markers
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Mycology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Zoology (AREA)
- Oncology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Virology (AREA)
- Developmental Biology & Embryology (AREA)
Claims (70)
1. Способ генерации выходных данных для создания персонализированной противораковой вакцины путем идентификации одного или более неоантигенов из одной или более опухолевых клеток субъекта, которые, вероятно, будут презентированы на поверхности опухолевых клеток, включающий этапы:
получения, по меньшей мере, одного из данных сиквенирования нуклеиновой кислоты экзома, транскриптома, или полного генома из опухолевых клеток и нормальных клеток субъекта, причем данные сиквенирования нуклеиновой кислоты используются для получения данных, представляющих пептидные последовательности каждого из совокупности неоантигенов, идентифицированных путем сравнения данных сиквенирования нуклеиновой кислоты из опухолевых клеток и данных сиквенирования нуклеиновой кислоты из нормальных клеток, и при этом пептидная последовательность каждого неоантигена содержит, по меньшей мере, одно изменение, которое делает его отличным от соответствующей пептидной последовательности дикого типа, идентифицированной из нормальных клеток субъекта;
кодирования пептидных последовательностей каждого из неоантигенов в соответствующий числовой вектор (numerical vector), при этом каждый числовой вектор, включает информацию о множестве аминокислот, которые составляют пептидную последовательность, и совокупности положений аминокислот в пептидной последовательности;
введения числовых векторов с использованием процессора компьютера в модель презентации с глубоким обучением (deep learning) для генерации совокупности вероятностей презентации для совокупности неоантигенов, при этом каждая вероятность презентации в совокупности представляет вероятность того, что соответствующий неоантиген презентирован одним или более аллелями ГКГС класса II на поверхности опухолевых клеток субъекта, при этом модель презентации с глубоким обучением, содержит:
множество параметров, определенных, по меньшей мере, на основе совокупности данных для обучения, содержащей:
метки, полученные при помощи масс-спектрометрии, для измерения присутствия пептидов, связанных с, по меньшей мере, одним аллелем ГКГС класса II, идентифицированным как присутствующий в, по меньшей мере, одном из множества образцов;
пептидные последовательности для обучения, кодируемые в виде числовых векторов, включающих информацию относительно множества аминокислот, которые составляют пептидную последовательность, и совокупности положений аминокислот в пептидной последовательности; и
по меньшей мере, один аллель HLA, связанный с пептидными последовательностями для обучения; и
функцию, представляющую собой соотношение между числовым вектором, полученным в качестве входных данных, и вероятностью презентации, генерируемой в качестве выходных данных, на основе числового вектора и параметров,
выбора подсовокупности совокупности неоантигенов на основе совокупности вероятностей презентации для создания совокупности выбранных неоантигенов; и
генерации выходных данных для создания персонализированной противораковой вакцины на основе совокупности выбранных неоантигенов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что кодирование пептидной последовательности включает кодирование пептидной последовательности с использованием схемы прямого кодирования.
3. Способ по любому из пп. 1, 2, отличающийся тем, что введение числового вектора в модель презентации с глубоким обучением включает:
применение модели презентации с глубоким обучением к пептидной последовательности неоантигена для генерации оценки зависимости для каждого из одного или более аллелей ГКГС класса II, указывающих, будет ли аллель ГКГС класса II презентировать неоантиген на основании конкретных аминокислот в конкретных положениях пептидной последовательности.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что введение числового вектора в модель презентации с глубоким обучением дополнительно включает:
преобразование оценок зависимости для генерации соответствующей вероятности на аллель для каждого аллеля ГКГС класса II, указывающей вероятность того, что соответствующий аллель ГКГС класса II будет презентировать соответствующий неоантиген; и
комбинирование вероятностей на аллель для генерации вероятности презентации неоантигена.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что преобразование оценок зависимости моделирует презентацию неоантигена как взаимоисключающую в пределах одного или более аллелей ГКГС класса II.
6. Способ по п. 3, отличающийся тем, что введение числового вектора в модель презентации с глубоким обучением дополнительно включает:
преобразование комбинации оценок зависимости для генерации вероятности презентации, при этом преобразование комбинации оценок зависимости моделирует презентацию неоантигена как интерферирующего между одним или более аллелями ГКГС класса II.
7. Способ по п. 3, отличающийся тем, что совокупность вероятностей презентации дополнительно определяется при помощи, по меньшей мере, одного или более аллель-невзаимодействующих признаков, и дополнительно включающий:
применение модели презентации с аллель-невзаимодействующими признаками для генерации оценки зависимости для аллель-невзаимодействующих признаков, указывающих, будет ли презентирована пептидная последовательность соответствующего неоантигена на основе аллель-невзаимодействующих признаков.
8. Способ по п. 7, дополнительно включающий:
комбинирование оценки зависимости для каждого аллеля ГКГС класса II в одном или более аллелях ГКГС класса II с оценкой зависимости для аллель-невзаимодействующего признака; и
преобразование комбинированных оценок зависимости для каждого аллеля ГКГС класса II для генерации вероятности на аллель для каждого аллеля ГКГС класса II, указывающей вероятность того, что соответствующий аллель ГКГС класса II будет презентировать соответствующий неоантиген; и
комбинирование вероятностей на аллель для генерации вероятности презентации.
9. Способ по п. 8, дополнительно включающий:
преобразование комбинации оценок зависимости для каждого из аллелей ГКГС класса II и оценки зависимости для аллель-невзаимодействующих признаков для генерации вероятности презентации.
10. Способ по любому из пп. 1-9, отличающийся тем, что один или более аллелей ГКГС класса II включают два или более аллелей ГКГС класса II.
11. Способ по любому из пп. 1-10, отличающийся тем, что, по меньшей мере, один аллель ГКГС класса II включает два или более различных типов аллелей ГКГС класса II.
12. Способ по любому из пп. 1-11, отличающийся тем, что множество образцов содержит, по меньшей мере, одно из следующего:
(a) одну или более клеточных линий, модифицированных для экспрессии одного аллеля ГКГС класса II;
(b) одну или более клеточных линий, модифицированных для экспрессии множества аллелей ГКГС класса II;
(c) одну или более клеточных линий человека, взятых или полученных от множества пациентов;
(d) свежие или замороженные образцы опухоли, полученные от множества пациентов; и
(e) свежие или замороженные образцы ткани, полученные от множества пациентов.
13. Способ по любому из пп. 1-12, отличающийся тем, что совокупность данных для обучения дополнительно содержит, по меньшей мере, одно из следующего:
(a) данные, ассоциированные с измерениями аффинности связывания пептид-ГКГС, по меньшей мере, для одного из выделенных пептидов; и
(b) данные, ассоциированные с измерениями стабильности связывания пептид-ГКГС, по меньшей мере, для одного из выделенных пептидов.
14. Способ по любому из пп. 1-13, отличающийся тем, что совокупность вероятностей презентации дополнительно определяется при помощи, по меньшей мере, уровней экспрессии одного или более аллелей ГКГС класса II, как измерено с помощью сиквенирования РНК или масс-спектрометрии.
15. Способ по любому из пп. 1-14, отличающийся тем, что совокупность вероятностей презентации дополнительно определяется при помощи, по меньшей мере, аллель-взаимодействующих признаков, включающих, по меньшей мере, одно из следующего:
(a) спрогнозированную аффинность между неоантигеном в совокупности неоантигенов и одним или более аллелями ГКГС; и
(b) спрогнозированную стабильность комплекса кодируемого неоантигеном пептида-ГКГС.
16. Способ по любому из пп. 1-15, отличающийся тем, что совокупность числовых вероятностей дополнительно определяется, по меньшей мере, по ГКГС-аллель-невзаимодействующим признакам, включающим, по меньшей мере, один из следующих:
(a) С-концевые последовательности, фланкирующие кодируемый неоантигеном пептид в его исходной белковой последовательности; и
(b) N-концевые последовательности, фланкирующие кодируемый неоантигеном пептид в его исходной белковой последовательности.
17. Способ по любому из пп. 1-16, отличающийся тем, что выбор совокупности выбранных неоантигенов включает выбор неоантигенов, которые имеют повышенную вероятность презентации на поверхности опухолевой клетки относительно невыбранных неоантигенов на основе модели презентации.
18. Способ по любому из пп. 1-17, отличающийся тем, что выбор совокупности выбранных неоантигенов включает выбор неоантигенов, которые имеют повышенную вероятность быть способными индуцировать опухолеспецифический иммунный ответ у субъекта относительно невыбранных неоантигенов на основе модели презентации.
19. Способ по любому из пп. 1-18, отличающийся тем, что выбор совокупности выбранных неоантигенов включает выбор неоантигенов, которые имеют повышенную вероятность того, что они могут быть презентированы наивным Т-клеткам с помощью профессиональных антигенпрезентирующих клеток (АПК) относительно невыбранных неоантигенов на основе модели презентации, необязательно, при этом АПК представляет собой дендритную клетку (ДК).
20. Способ по любому из пп. 1-19, отличающийся тем, что выбор совокупности выбранных неоантигенов включает выбор неоантигенов, которые имеют пониженную вероятность быть подвергнутыми ингибированию посредством центральной или периферической толерантности по отношению к невыбранным неоантигенам на основе модели презентации.
21. Способ по любому из пп. 1-20, отличающийся тем, что выбор совокупности выбранных неоантигенов включает выбор неоантигенов, которые имеют пониженную вероятность быть способными индуцировать аутоиммунный ответ на нормальную ткань у субъекта относительно невыбранных неоантигенов на основе модели презентации.
22. Способ по любому из пп. 1-21, отличающийся тем, что одну или более опухолевых клеток выбирают из группы, состоящей из: рака легкого, меланомы, рака молочной железы, рака яичников, рака предстательной железы, рака почки, рака желудка, рака толстой кишки, рака яичек, рака головы и шеи, рака поджелудочной железы, рака мозга, B-клеточной лимфомы, острого миелогенного лейкоза, хронического миелогенного лейкоза, хронического лимфолейкоза и Т-клеточного лимфоцитарного лейкоза, немелкоклеточного рака легкого и мелкоклеточного рака легкого.
23. Способ лечения субъекта, имеющего опухоль, включающий выполнение этапов по любому из пп. 1-22 и дополнительно включающий получение противоопухолевой вакцины, содержащей совокупность выбранных неоантигенов, и введение противоопухолевой вакцины субъекту.
24. Способ изготовления противоопухолевой вакцины, включающий выполнение этапов по любому из пп. 1-22 и дополнительно включающий продуцирование или производство противоопухолевой вакцины, содержащей совокупность выбранных неоантигенов.
25. Способ по любому из пп. 1-24, дополнительно включающий идентификацию одной или более Т-клеток, которые являются антигенспецифическими для, по меньшей мере, одного из неоантигенов в подсовокупности.
26. Способ по п. 25, отличающийся тем, что идентификация включает совместное культивирование одной или более Т-клеток с одним или более неоантигенами в подсовокупности в условиях, в которых одна или более антигенспецифических Т-клеток размножаются.
27. Способ по п. 25, отличающийся тем, что идентификация включает приведение в контакт одной или более Т-клеток с тетрамером, содержащим один или более неоантигенов в подсовокупности в условиях, которые обеспечивают связывание между Т-клеткой и тетрамером.
28. Способ по любому из пп. 25-27, дополнительно включающий этап идентификации одного или более Т-клеточных рецепторов (ТКР) из одной или более идентифицированных Т-клеток.
29. Способ по п. 28, отличающийся тем, что идентификация одного или более Т-клеточных рецепторов включает сиквенирование последовательности Т-клеточного рецептора из одной или более идентифицированных Т-клеток.
30. Выделенная Т-клетка, которая является антигенспецифической для, по меньшей мере, одного выбранного неоантигена в подсовокупности по любому из пп. 1-28.
31. Способ по любому из пп. 28, 29, дополнительно включающий:
генетическое конструирование множества Т-клеток для экспрессии, по меньшей мере, одного из одного или более идентифицированных Т-клеточных рецепторов;
культивирование множества Т-клеток в условиях, в которых множество Т-клеток размножается; и
инфузию размноженных Т-клеток субъекту.
32. Способ по п. 31, отличающийся тем, что генетическое конструирование множества Т-клеток для экспрессии, по меньшей мере, одного из одного или более идентифицированных Т-клеточных рецепторов включает:
клонирование последовательностей Т-клеточного рецептора из одной или более идентифицированных Т-клеток в вектор экспрессии; и
трансфекцию каждой из множества Т-клеток вектором экспрессии.
33. Способ по любому из пп. 25-29 и 31-32, дополнительно включающий:
культивирование одной или более идентифицированных Т-клеток в условиях, в которых одна или более идентифицированных Т-клеток размножаются; и
инфузию размноженных Т-клеток субъекту.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762487469P | 2017-04-19 | 2017-04-19 | |
US62/487,469 | 2017-04-19 | ||
PCT/US2018/028438 WO2018195357A1 (en) | 2017-04-19 | 2018-04-19 | Neoantigen identification, manufacture, and use |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2019136762A true RU2019136762A (ru) | 2021-05-19 |
Family
ID=63857025
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019136762A RU2019136762A (ru) | 2017-04-19 | 2018-04-19 | Идентификация, производство и применение неоантигенов |
Country Status (14)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20210113673A1 (ru) |
EP (1) | EP3612965A4 (ru) |
JP (2) | JP7217711B2 (ru) |
KR (1) | KR20190140935A (ru) |
CN (1) | CN110636852A (ru) |
AU (2) | AU2018254526B2 (ru) |
BR (1) | BR112019021782A2 (ru) |
CA (1) | CA3060569A1 (ru) |
CO (1) | CO2019012345A2 (ru) |
IL (1) | IL269855B2 (ru) |
MX (1) | MX2019012433A (ru) |
RU (1) | RU2019136762A (ru) |
SG (1) | SG11201909652WA (ru) |
WO (1) | WO2018195357A1 (ru) |
Families Citing this family (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014180490A1 (en) | 2013-05-10 | 2014-11-13 | Biontech Ag | Predicting immunogenicity of t cell epitopes |
WO2016128060A1 (en) | 2015-02-12 | 2016-08-18 | Biontech Ag | Predicting t cell epitopes useful for vaccination |
RU2729116C2 (ru) | 2015-12-16 | 2020-08-04 | Гритстоун Онколоджи, Инк. | Идентификация, производство и применение неоантигенов |
JP7370861B2 (ja) | 2017-02-12 | 2023-10-30 | ビオンテック ユーエス インコーポレイテッド | Hlaに基づく方法および組成物ならびにそれらの使用 |
AU2018298971A1 (en) * | 2017-07-14 | 2020-01-16 | Cancer Research Technology Limited | Analysis of HLA alleles in tumours and the uses thereof |
AU2018348165A1 (en) | 2017-10-10 | 2020-05-21 | Gritstone Bio, Inc. | Neoantigen identification using hotspots |
US11885815B2 (en) | 2017-11-22 | 2024-01-30 | Gritstone Bio, Inc. | Reducing junction epitope presentation for neoantigens |
SG11202006400UA (en) | 2018-01-04 | 2020-08-28 | Iconic Therapeutics Inc | Anti-tissue factor antibodies, antibody-drug conjugates, and related methods |
US20210181188A1 (en) * | 2018-08-24 | 2021-06-17 | The Regents Of The University Of California | Mhc-ii genotype restricts the oncogenic mutational landscape |
US10936768B2 (en) * | 2018-10-15 | 2021-03-02 | Aible, Inc. | Interface for visualizing and improving model performance |
US20220125919A1 (en) * | 2018-11-07 | 2022-04-28 | Gritstone Bio, Inc. | Alphavirus neoantigen vectors and interferon inhibitors |
CA3124905A1 (en) | 2019-01-03 | 2020-07-09 | Jens KRINGELUM | Vaccines targeting neoepitopes |
CN111621564B (zh) * | 2019-02-28 | 2022-03-25 | 武汉大学 | 一种鉴定有效肿瘤新抗原的方法 |
CA3132041A1 (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | Gritstone Bio, Inc. | Identification of neoantigens with mhc class ii model |
CA3131824A1 (en) | 2019-03-11 | 2020-09-17 | Birgitte Rono | Nucleic acid vaccination using neo-epitope encoding constructs |
WO2020185010A1 (ko) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | (주)신테카바이오 | 인공지능모델기반 분자동역학 빅데이터를 활용한 신생항원 면역치료정보 제공 시스템 및 방법 |
EP4198513A1 (en) * | 2019-05-03 | 2023-06-21 | Epivax Therapeutics, Inc. | Neoantigens in cancer |
EP3993829A4 (en) * | 2019-07-02 | 2024-01-03 | Gritstone bio, Inc. | HIV ANTIGENS AND MHC COMPLEXES |
CA3145791A1 (en) | 2019-07-16 | 2021-01-21 | Gilead Sciences, Inc. | Hiv vaccines and methods of making and using |
US20220334129A1 (en) | 2019-09-13 | 2022-10-20 | Evaxion Biotech A/S | Method for identifying T-cell epitopes |
AU2020407905A1 (en) | 2019-12-18 | 2022-07-28 | Evaxion Biotech A/S | Nucleic acid vaccination using neo-epitope encoding constructs |
JP2023509540A (ja) * | 2020-01-07 | 2023-03-08 | コリア アドバンスド インスティテュート オブ サイエンス アンド テクノロジー | 新生抗原をスクリーニングする方法、システム及びその用途 |
EP4132959A1 (en) | 2020-04-07 | 2023-02-15 | Evaxion Biotech A/S | Neoepitope immunotherapy with apc targeting unit |
WO2021257879A1 (en) * | 2020-06-18 | 2021-12-23 | Personalis Inc. | Machine-learning techniques for predicting surface-presenting peptides |
EP4181949A1 (en) | 2020-07-14 | 2023-05-24 | Evaxion Biotech A/S | Apc targeting units for immunotherapy |
EP4002383A3 (en) | 2020-11-13 | 2022-08-03 | Tokyo Institute of Technology | Information processing device, information processing method, recording medium recording information processing program, and information processing system |
JP7057003B1 (ja) | 2021-02-26 | 2022-04-19 | 国立大学法人東京工業大学 | 予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム |
JP7057004B1 (ja) | 2021-03-05 | 2022-04-19 | 国立大学法人東京工業大学 | 予測装置、学習済みモデルの生成装置、予測方法、学習済みモデルの生成方法、予測プログラム、及び学習済みモデルの生成プログラム |
WO2022229966A1 (en) | 2021-04-29 | 2022-11-03 | Yeda Research And Development Co. Ltd. | T cell receptors directed against ras-derived recurrent neoantigens and methods of identifying same |
CN113762416B (zh) * | 2021-10-15 | 2023-05-30 | 南京澄实生物科技有限公司 | 基于多模态深度编码的抗原免疫原性预测方法和系统 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102447139B1 (ko) * | 2010-05-14 | 2022-09-23 | 더 제너럴 하스피톨 코포레이션 | 종양 특이적 신생항원을 확인하는 조성물 및 방법 |
CN105377292A (zh) * | 2013-04-07 | 2016-03-02 | 博德研究所 | 用于个性化瘤形成疫苗的组合物和方法 |
WO2014180490A1 (en) | 2013-05-10 | 2014-11-13 | Biontech Ag | Predicting immunogenicity of t cell epitopes |
RU2729116C2 (ru) * | 2015-12-16 | 2020-08-04 | Гритстоун Онколоджи, Инк. | Идентификация, производство и применение неоантигенов |
US20190346442A1 (en) * | 2016-04-18 | 2019-11-14 | The Broad Institute, Inc. | Improved hla epitope prediction |
TWI672503B (zh) * | 2017-03-31 | 2019-09-21 | 行動基因生技股份有限公司 | 致免疫性之癌症特異抗原決定位的排名系統 |
-
2018
- 2018-04-19 WO PCT/US2018/028438 patent/WO2018195357A1/en unknown
- 2018-04-19 US US16/606,577 patent/US20210113673A1/en not_active Abandoned
- 2018-04-19 RU RU2019136762A patent/RU2019136762A/ru not_active Application Discontinuation
- 2018-04-19 BR BR112019021782-7A patent/BR112019021782A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2018-04-19 AU AU2018254526A patent/AU2018254526B2/en active Active
- 2018-04-19 EP EP18787958.0A patent/EP3612965A4/en active Pending
- 2018-04-19 MX MX2019012433A patent/MX2019012433A/es unknown
- 2018-04-19 JP JP2019556988A patent/JP7217711B2/ja active Active
- 2018-04-19 CA CA3060569A patent/CA3060569A1/en active Pending
- 2018-04-19 CN CN201880026206.8A patent/CN110636852A/zh active Pending
- 2018-04-19 SG SG11201909652W patent/SG11201909652WA/en unknown
- 2018-04-19 KR KR1020197031349A patent/KR20190140935A/ko not_active Application Discontinuation
-
2019
- 2019-10-06 IL IL269855A patent/IL269855B2/en unknown
- 2019-11-01 CO CONC2019/0012345A patent/CO2019012345A2/es unknown
-
2023
- 2023-01-24 JP JP2023008973A patent/JP2023055775A/ja active Pending
-
2024
- 2024-05-02 AU AU2024202903A patent/AU2024202903A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2023055775A (ja) | 2023-04-18 |
IL269855B1 (en) | 2023-01-01 |
BR112019021782A2 (pt) | 2020-08-18 |
AU2024202903A1 (en) | 2024-05-23 |
IL269855A (en) | 2019-11-28 |
JP2020519246A (ja) | 2020-07-02 |
CN110636852A (zh) | 2019-12-31 |
WO2018195357A1 (en) | 2018-10-25 |
AU2018254526A1 (en) | 2019-11-14 |
JP7217711B2 (ja) | 2023-02-03 |
EP3612965A1 (en) | 2020-02-26 |
SG11201909652WA (en) | 2019-11-28 |
MX2019012433A (es) | 2019-12-11 |
EP3612965A4 (en) | 2021-01-13 |
IL269855B2 (en) | 2023-05-01 |
US20210113673A1 (en) | 2021-04-22 |
AU2018254526B2 (en) | 2024-02-15 |
CO2019012345A2 (es) | 2020-01-17 |
KR20190140935A (ko) | 2019-12-20 |
CA3060569A1 (en) | 2018-10-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2019136762A (ru) | Идентификация, производство и применение неоантигенов | |
JP2020532323A5 (ru) | ||
JP2020536553A5 (ru) | ||
JP2023134542A5 (ru) | ||
Zhao et al. | Systematically benchmarking peptide-MHC binding predictors: From synthetic to naturally processed epitopes | |
Afik et al. | Targeted reconstruction of T cell receptor sequence from single cell RNA-seq links CDR3 length to T cell differentiation state | |
JPWO2019168984A5 (ru) | ||
RU2018124997A (ru) | Идентификация, производство и применение неоантигенов | |
Vu Manh et al. | Investigating evolutionary conservation of dendritic cell subset identity and functions | |
CN109021062B (zh) | 一种肿瘤新抗原的筛选方法 | |
TW201920686A (zh) | 用於t細胞療法之新抗原鑑別 | |
IL268917B2 (en) | A population-based immunogenic peptide identification platform | |
CN111465989A (zh) | 使用热点进行的新抗原鉴别 | |
JP2021503897A5 (ru) | ||
CN111868080A (zh) | 利用泛等位基因模型进行的新抗原鉴别 | |
JP2017212988A5 (ru) | ||
CN113711239A (zh) | 利用ii类mhc模型鉴别新抗原 | |
JPWO2020181240A5 (ru) | ||
CN109682978B (zh) | 一种肿瘤突变肽mhc亲和力预测方法及其应用 | |
CN108603175A (zh) | 用于新表位的病毒递送的改进组合物和方法及其应用 | |
CN113424264A (zh) | 用于生成个性化癌症疫苗的癌症突变选择 | |
US20230047716A1 (en) | Method and system for screening neoantigens, and uses thereof | |
Gfeller et al. | Predictions of immunogenicity reveal potent SARS-CoV-2 CD8+ T-cell epitopes | |
Laaser et al. | Huge splicing frequency in human Y chromosomal UTY gene | |
CA3115017A1 (en) | Method and system of targeting epitopes for neoantigen-based immunotherapy |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
HZ9A | Changing address for correspondence with an applicant | ||
FA93 | Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination) |
Effective date: 20210420 |