ИДЕНТИФИКАЦИЯ, ПРОИЗВОДСТВО И ПРИМЕНЕНИЕ НЕОАНТИГЕНОВ

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.