【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】新抗原的鉴别、制造及使用相关申请的交叉引用本申请要求2017年6月9日提交的美国临时申请No.62/517,786的权益,其全部内容通过引用在此并入。
技术介绍
基于肿瘤特异性新抗原的治疗性疫苗作为新一代个性化癌症免疫疗法具有广阔的前景。1–3鉴于产生新抗原的可能性相对较高,具有高突变负荷的癌症,如非小细胞肺癌(NSCLC)和黑素瘤成为此类疗法的特别值得关注的靶标。4,5早期有证据显示,基于新抗原的疫苗接种能够引起T细胞反应6并且靶向新抗原的细胞疗法在某些情况下能够在选择的患者中引起肿瘤消退。7MHCI类和II类MHC都对T细胞响应具有影响70-71。新抗原疫苗设计的一个问题是在受试者肿瘤内存在的众多编码突变中,哪种突变可以产生“最佳的”治疗性新抗原,例如能够引起抗肿瘤免疫并使肿瘤消退的抗原。提出的初步方法并入了使用下一代测序的基于突变的分析、RNA基因表达及候选新抗原肽的MHC结合亲和力预测8。然而,提出的这些方法都无法模拟整个表位产生过程,该过程除含有基因表达和MHC结合外,还含有许多步骤(例如TAP转运、蛋白酶体裂解 ...
【技术保护点】
1.一种鉴别用于进行治疗的患者子集的方法,其包括:/n对于每个患者,从所述患者的肿瘤细胞和正常细胞获得外显子组、转录组或全基因组肿瘤核苷酸测序数据中的至少一种,其中所述肿瘤核苷酸测序数据被用于获得通过比较来自所述肿瘤细胞的核苷酸测序数据和来自所述正常细胞的核苷酸测序数据鉴别的新抗原集合中每一种新抗原的肽序列,其中所述患者的每一种新抗原的肽序列包含至少一个使其不同于从所述患者的正常细胞鉴别的相应野生型亲本肽序列的变化;/n对于每个患者,通过将所述新抗原集合中的每一种新抗原的肽序列输入机器学习呈递模型中来产生所述患者的所述新抗原集合的数字呈递可能性集合,每个呈递可能性代表了相应 ...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170609 US 62/517,7861.一种鉴别用于进行治疗的患者子集的方法,其包括:
对于每个患者,从所述患者的肿瘤细胞和正常细胞获得外显子组、转录组或全基因组肿瘤核苷酸测序数据中的至少一种,其中所述肿瘤核苷酸测序数据被用于获得通过比较来自所述肿瘤细胞的核苷酸测序数据和来自所述正常细胞的核苷酸测序数据鉴别的新抗原集合中每一种新抗原的肽序列,其中所述患者的每一种新抗原的肽序列包含至少一个使其不同于从所述患者的正常细胞鉴别的相应野生型亲本肽序列的变化;
对于每个患者,通过将所述新抗原集合中的每一种新抗原的肽序列输入机器学习呈递模型中来产生所述患者的所述新抗原集合的数字呈递可能性集合,每个呈递可能性代表了相应新抗原由所述患者的所述肿瘤细胞表面上的一个或多个MHC等位基因呈递的可能性,所述呈递可能性集合至少基于质谱数据鉴别;
对于每个患者,鉴别来自所述患者的所述新抗原集合的一种或多种新抗原;
对于每个患者,确定指示在所述患者的所述肿瘤细胞表面呈递的新抗原的估计数目的效用分数,所述估计数目通过所述患者的所述一种或多种新抗原的相应呈递可能性确定;及
选择用于进行治疗的患者子集,所述患者子集中的每个患者与满足预定纳入标准的效用分数相关。
2.根据权利要求1所述的方法,其中为所述患者鉴别一种或多种新抗原包括选择所述患者的所述新抗原集合中的新抗原子集。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述新抗原子集是在所述患者的呈递可能性集合中具有最高呈递可能性的新抗原。
4.根据权利要求1所述的方法,其还包括对于选定的患者子集中的每个患者,用包含为所述患者鉴别的所述一种或多种新抗原中的至少一种新抗原的相应新抗原疫苗进行治疗。
5.根据权利要求1所述的方法,其还包括对于选定的患者子集中的每个患者,鉴别对于为所述患者鉴别的所述一种或多种新抗原中的至少一种新抗原具有抗原特异性的一种或多种T细胞或T细胞受体。
6.根据权利要求1所述的方法,其中为所述患者鉴别一种或多种新抗原包括选择为所述患者鉴别的整个新抗原集合。
7.根据权利要求6所述的方法,其还包括向选定的患者子集中的每个患者施用检查点抑制剂治疗。
8.根据权利要求1所述的方法,其中选择用于进行治疗的患者子集包括选择具有高于最小阈值的肿瘤突变负荷(TMB)的患者子集,其中患者的TMB指示所述新抗原集合中与所述患者相关的新抗原的数目。
9.根据权利要求1所述的方法,其中选择用于进行治疗的患者子集包括:
选择具有高于最小阈值的效用分数的患者子集。
10.根据权利要求1所述的方法,其中所述效用分数是鉴别的所述患者的新抗原子集中的每种新抗原的呈递可能性之和。
11.根据权利要求1所述的方法,其中所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:B·布里克沙利文,R·耶冷斯凯,J·巴斯比,A·德里蒂,
申请(专利权)人:磨石肿瘤生物技术公司,
类型:发明
国别省市:美国;US
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