【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开的实施例一般而言涉及基于抗体竞争数据导出隐藏变量以发现结合模式。
技术介绍
1、单克隆抗体(“mab”)发现是一项复杂、耗时且资源密集的技术挑战。mab发现的一个组成部分涉及理解抗体在与抗原结合时如何竞争。表位分箱(epitope binning)是一种可以加深这种理解的信息丰富的技术。但是，常规方法所实现的模型对这些抗体如何竞争的了解有限。
技术实现思路
1、本公开的实施例涉及用于基于抗体竞争数据导出隐藏变量以发现结合模式的系统和方法。可以接收多个抗体和抗原的抗体竞争数据，其中抗体竞争数据包括指示抗体之间的成对竞争的数据值。可以处理抗体竞争数据以生成训练数据。使用训练数据和优化引擎，可以导出多个隐藏变量和隐藏变量的亲和力分数，其中针对每个抗体导出隐藏变量的亲和力分数，并且隐藏变量表示抗原的引起抗体之间竞争的竞争因素。
2、实施例的特征和优点将在下面的描述中阐述，或者将从描述中变得清晰，或者可以通过本公开的实践而了解到。
【技术保护点】
1.一种基于抗体竞争数据导出隐藏变量以发现结合模式的方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中第一隐藏变量表示抗原的第一竞争因素，并且与给定抗体相关联的第一隐藏变量的导出的亲和力分数指示给定抗体相对于第一竞争因素的竞争程度。
3.如权利要求2所述的方法，其中第一竞争因素对应于引起抗体之间竞争的抗原的表位。
4.如权利要求2所述的方法，其中接收到的抗体竞争数据包括来自多个实验运行的数据，每个实验运行生成指示抗体集合之间的成对竞争的数据值，并且所述多个实验运行生成不同抗体集合的抗体竞争数据。
5.如权利要求4所述的方法，其中处理抗体竞争数据包括组合来自多次实验运行的抗体竞争数据。
6.如权利要求5所述的方法，其中导出所述多个隐藏变量和所述隐藏变量的亲和力分数包括导出来自所述不同抗体集合的抗体的亲和力分数。
7.如权利要求1所述的方法，其中通过使用来自训练数据的成对竞争数据值优化抗体的隐藏分对数值来导出所述隐藏变量，所述隐藏分对数值表示抗体对隐藏变量的亲和力分数。
8.如权利要求7所述的方法
9.如权利要求8所述的方法，其中通过以下方式导出隐藏变量和隐藏变量的亲和力分数：
10.如权利要求7所述的方法，还包括：
11.如权利要求10所述的方法，其中接收到的抗体竞争数据不包括所述两个抗体的成对竞争数据。
12.一种用于基于抗体竞争数据导出隐藏变量以发现结合模式的系统，所述系统包括：
13.如权利要求12所述的系统，其中第一隐藏变量表示抗原的第一竞争因素，并且与给定抗体相关联的第一隐藏变量的导出的亲和力分数指示给定抗体相对于第一竞争因素的竞争程度。
14.如权利要求13所述的系统，其中第一竞争因素对应于引起抗体之间竞争的抗原的表位。
15.一种其上存储有指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由处理器执行时，使所述处理器基于抗体竞争数据导出隐藏变量以发现结合模式，其中，所述指令在被执行时，使所述处理器：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种基于抗体竞争数据导出隐藏变量以发现结合模式的方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中第一隐藏变量表示抗原的第一竞争因素，并且与给定抗体相关联的第一隐藏变量的导出的亲和力分数指示给定抗体相对于第一竞争因素的竞争程度。
3.如权利要求2所述的方法，其中第一竞争因素对应于引起抗体之间竞争的抗原的表位。
4.如权利要求2所述的方法，其中接收到的抗体竞争数据包括来自多个实验运行的数据，每个实验运行生成指示抗体集合之间的成对竞争的数据值，并且所述多个实验运行生成不同抗体集合的抗体竞争数据。
5.如权利要求4所述的方法，其中处理抗体竞争数据包括组合来自多次实验运行的抗体竞争数据。
6.如权利要求5所述的方法，其中导出所述多个隐藏变量和所述隐藏变量的亲和力分数包括导出来自所述不同抗体集合的抗体的亲和力分数。
7.如权利要求1所述的方法，其中通过使用来自训练数据的成对竞争数据值优化抗体的隐藏分对数值来导出所述隐藏变量，所述隐藏分对数值表示抗体对隐藏变量的亲和力分数。
【专利技术属性】
技术研发人员：C·T·休斯，V·J·L·贝尔特兰德德普雷蒙德，T·R·多金，L·克拉夫特，S·E·哈尼埃，K·R·吉普森，T·古古尔扎，J·J·亚普，A·S·福特，
申请(专利权)人：雅伯希勒拉生物公司，
类型：发明
国别省市：
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