[发明专利]用于预测生物应答的系统和方法

说明书

提供了系统和方法，所述系统和方法可以应用机器学习技术来预测生物应答。所述方法中的一个由至少一个执行可执行逻辑的处理器执行，所述可执行逻辑包括被训练来预测生物应答的至少一个机器学习模型。所述方法包括接收第一分子序列的第一序列数据，接收第二分子序列的第二序列数据，以及至少部分地基于所接收的第一序列数据和第二序列数据预测对所述第二分子序列的生物应答。

相关申请的交叉引用

本申请要求2019年10月21日提交的美国临时专利申请序列号62/924,079的优先权，所述申请的全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本公开文本涉及用于预测生物应答的系统和方法。

背景技术

哺乳动物免疫系统使用两种通常机制来保护身体免受环境病原体的侵害。当遇到源自病原体的分子时，免疫应答激活，以确保针对该病原生物的保护。

第一免疫系统机制是非特异性(或先天)炎症应答。先天免疫系统显现识别病原体上而非机体本身上存在的特定分子。

第二免疫系统机制是特异性或获得性(或适应性)免疫应答。对于每种损伤或感染，先天应答基本上是相同的。相比之下，获得性应答特异性地响应于病原体中的分子或源自病原体的分子而发生。免疫系统识别自身和非自身(例如病原体或源自病原体的)蛋白质之间的结构差异并且对所述结构差异进行应答。免疫系统识别为非自身的蛋白质称为抗原。病原体通常表达大量高度复杂的抗原。获得性免疫系统利用两种机制：第一种为响应于病原体中存在的许多不同分子(称为抗原)产生免疫球蛋白(抗体)。第二种为募集受体以结合抗原的加工形式，所述抗原的加工形式被呈递在细胞表面以便被其他细胞鉴别为受感染的细胞。

总之，获得性免疫是由称为B和T淋巴细胞(或简称为B和T细胞)的特化免疫细胞介导的。获得性免疫对抗原结构具有特异性记忆。重复暴露于相同的抗原会增加应答，这可增加针对该特定病原体的诱导保护水平。B细胞通过抗体的作用产生和介导它们的功能。B细胞依赖性免疫应答称为“体液免疫”，因为抗体存在于体液中。T细胞依赖性免疫应答称为“细胞介导的免疫”，因为效应活性直接由效应T细胞的局部作用介导。效应T细胞的局部作用通过T细胞与次级效应细胞(诸如激活的巨噬细胞)之间的协同相互作用而被放大。结果是病原体被杀死并且防止导致疾病。

与病原体类似，疫苗通过在疫苗接种部位激活先天免疫应答并且激活抗原特异性T和B细胞来发挥作用，这些细胞可在次级淋巴组织中产生长期记忆细胞。疫苗与疫苗接种部位的细胞以及与T细胞和B细胞的精确相互作用对于疫苗的最终成功至关重要。

在确定候选抗原是否是功能性和有效的疫苗时，通常需要对候选抗原进行严格的测试和评价方案。传统上，候选抗原在临床前通过一种如下方法进行测试，其中通过体外测定、离体测定和使用各种动物模型(例如，小鼠模型、雪貂模型等)评估候选抗原。

可以用于测量生物应答的一种示例性测定类型是血凝抑制测定(HAI)。HAI应用如下血凝过程，其中红细胞(RBC)表面上的唾液酸受体与流感病毒(和几种其他病毒)表面上存在的血凝素糖蛋白结合，并且创建相互连接的RBC和病毒颗粒的网络或晶格结构，称为血凝，其以浓度依赖性方式发生在病毒颗粒上。这是一种物理测量，作为病毒结合体内病原体靶向细胞上的类似唾液酸受体的能力的替代。抗病毒抗体的引入在针对另一种病毒的人类或动物免疫应答中发生(所述另一种病毒在遗传上可能与测定中用于结合RBC的病毒类似或不同)。这些抗体干扰病毒-RBC相互作用并且改变病毒的浓度，足以改变测定中观察到血凝时的浓度。HAI的一个目标可以是表征抗血清或其他含有抗体的样品中抗体的浓度，这与它们在测定中引起血凝的能力有关。防止血凝的抗体的最高稀释度称为HAI滴度(即测量的应答)。