[发明专利]利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法及计算机程序

权利要求书

1.一种利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，包括如下步骤：

接收从对象癌组织提取的肽序列和HLA等位基因序列作为输入；

从肽序列获得T细胞活性数据，将T细胞活性数据输入到免疫性预测模型，从而输出对肽序列的免疫性进行预测的第一预测值；

从HLA等位基因序列获得结合数据，将结合数据输入到结合性预测模型，从而输出对肽序列及HLA等位基因序列的结合性进行预测的第二预测值；

将T细胞活性数据及结合数据输入到免疫耐受性预测模型，输出预测对象癌组织的免疫耐受性的第三预测值；以及

利用T细胞活性数据及第一预测值至第三预测值来生成对象细胞的新生抗原信息。

2.根据权利要求1所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

免疫性预测模型、结合性预测模型及免疫耐受性预测模型中的至少一个是以训练数据组为基础并根据机械学习算法训练的，训练数据组包括存在于多个对象癌组织的肽序列及HLA等位基因序列。

3.根据权利要求2所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

对象癌组织包括操纵的细胞，以便表达单一MHC I类或II类等位基因。

4.根据权利要求2所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

对象癌组织包括从多个患者获得或来源于多个患者的人类细胞。

5.根据权利要求2所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

对象癌组织包括从多个患者获得的新鲜的或者冷冻的肿瘤细胞。

6.根据权利要求2所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

对象癌组织包括从多个患者获得的新鲜的或冷冻的组织细胞。

7.根据权利要求2所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

对象癌组织包括使用T-细胞分析来确认的肽。

8.根据权利要求2所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

训练数据组至少包括与对象癌组织相关联的蛋白质组序列有关的数据、与对象癌组织相关联的MHC肽序列有关的数据、与对象癌组织相关联的肽和HLA等位基因间的结合数据、与对象癌组织相关联的转录组有关的数据、与对象癌组织相关联的基因组有关的数据中一个。

9.根据权利要求1所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

免疫性预测模型是使用来自肽序列的T细胞活性数据作为输入、使用肽序列的免疫性作为输出而学习的模型。

10.根据权利要求1所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

结合性预测模型是使用来自HLA等位基因序列和肽序列的结合数据作为输入、使用肽序列和HLA等位基因序列的结合性作为输出而学习的模型。

11.根据权利要求1所述的利用肽序列及HLA等位基因序列来预测新生抗原的方法，其特征在于，

免疫耐受性预测模型是使用来自肽序列和HLA等位基因序列的T细胞活性数据及来自HLA等位基因序列和肽序列的结合数据作为输入、使用肽序列及HLA等位基因序列之间的免疫耐受性作为输出而学习的模型。

12.一种为了利用计算机运行权利要求1至11中任意一项的方法而存储于计算机可读储存媒介的计算机程序。