ИНДИВИДУАЛИЗИРОВАННЫЕ ПРОТИВООПУХОЛЕВЫЕ ВАКЦИНЫ

1. Способ получения индивидуальной противоопухолевой вакцины, включающий стадии:
(a) идентификации опухолеспецифичных соматических мутаций в образце опухоли онкопациента с получением сигнатуры опухолевых мутаций пациента; и
(b) получения вакцины, характерной чертой которой является сигнатура опухолевых мутаций, полученная в стадии (a).
2. Способ по п.1, где стадия идентификации опухолеспецифичных соматических мутаций включает идентификацию сигнатуры опухолевых мутаций экзома одной или нескольких раковых клеток.
3. Способ по п.1, где стадия идентификации опухолеспецифичных соматических мутаций включает секвенирование генома одной клетки из одной или нескольких раковых клеток.
4. Способ по п.3, где раковые клетки представляют собой циркулирующие опухолевые клетки.
5. Способ по п.1, где стадия идентификации опухолеспецифичных соматических мутаций включает применение секвенирование следующего поколения (NGS).
6. Способ по п.1, где стадия идентификации опухолеспецифичных соматических мутаций включает секвенирование геномной ДНК и/или РНК опухолевого образца.
7. Способ по п.6, где стадия идентификации опухолеспецифичных соматических мутаций повторяется, по меньшей мере, дважды.
8. Способ по п.1, включающий дополнительную стадию определения пригодности идентифицированных мутаций в эпитопах для противоопухолевой вакцинации.
9. Способ по п.1, где вакцина, характерной чертой которой является сигнатура опухолевых мутаций пациента, включает полипептид, включающий неоэпитопы, основанные на мутации, или нуклеиновую кислоту, кодирующую указанный полипептид.
10. Способ по п.9, где полипептид включает до 30 неоэпитопов, основанных на мутации.
11. Способ по п.9, где полипептид дополнительно включает эпитопы, не содержащие опухолеспецифичных соматических мутаций, которые экспрессируются опухолевыми клетками.
12. Способ по п.9, где эпитопы при образовании вакцинной последовательности представлены в контексте своей природной последовательности.
13. Способ по п.12, где вакцинная последовательность имеет длину около 30 аминокислот.
14. Способ по п.9, где неоэпитопы, эпитопы и/или вакцинные последовательности располагаются по системе голова к хвосту.
15. Способ по п.9, где неоэпитопы, эпитопы и/или вакцинные последовательности разделены линкерами.
16. Способ по любому из пп.1-15, где вакцина представляет собой РНК-вакцину.
17. Способ по любому из пп.1-15, где вакцина представляет собой профилактическую и/или терапевтическую вакцину.
18. Вакцина, которую получают способом по любому из пп.1-17.
19. Вакцина, включающая рекомбинантный полипептид, включающий неоэпитоп на основе мутации, причем указанные неоэпитопы получены на основе опухолеспецифичных соматических мутаций в опухолевом образце онкопациента, или включающая нуклеиновую кислоту, кодирующую указанный полипептид.
20. Вакцина по п.19, где полипептид дополнительно включает эпитопы, не содержащие опухолеспецифичных мутаций, которые экспрессируются опухолевыми клетками.
21. Способ лечения пациента, включающий стадии:
(a) получение индивидуальной противоопухолевой вакцины способом по любому из пп.1-17 и
(b) введение указанной вакцины пациенту.
22. Способ лечения онкопациента, включающий введение пациенту вакцины по любому из пп.18-20.
23. Способ определения частоты ложных результатов на основе данных по секвенированию следующего поколения, причем указанный способ включает:
забор первого образца генетического материала от животного или человека;
забор второго образца генетического материала от животного или человека;
забор первого образца генетического материала из опухолевых клеток;
забор второго образца генетического материала из указанных опухолевых клеток;
определение общего покрытия при сравнении с опухолью путем подсчета всех оснований эталонного генома, который включен как в опухоль, так и, по меньшей мере, в один из указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека;
определение общего покрытия при сравнении «сам против себя» путем подсчета всех оснований эталонного генома, которые перекрываются в обоих из указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека;
деление указанного общего покрытия при сравнении с опухолью на указанное общее покрытие при сравнении «сам против себя» с получением нормализации;
определение частоты ложноположительных результатов путем деления 1) количества однонуклеотидных вариаций с показателем качества выше чем Q в сравнении указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека, на 2) количество однонуклеотидных вариаций с показателем качества выше чем Q в сравнении указанного первого образца генетического материала из указанных опухолевых клеток и указанного второго образца генетического материала из указанных опухолевых клеток и 3) путем умножения полученного результата на указанную нормализацию.
24. Способ по п.23, где указанным генетическим материалом является ДНК.
25. Способ по п.23 где Q определяют с помощью:
1
n
1
n
i
i
установления ряда качественных свойств S=(s,…,s), где S предпочтительно представляет собой T=(t,…,t), обозначаемое с помощью S>T, где s>t для всех i=1, …, n;
определения частоты ложноположительных результатов путем деления 1) количества однонуклеотидных вариаций с баллом качества выше S>T в сравнении указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека, на 2) количество единичных нуклеотидных вариаций с баллом качества выше S>T в сравнении указанного первого образца генетического материала из указанных опухолевых клеток и указанного второго образца генетического материала из указанных опухолевых клеток и 3) путем умножения полученного результата на указанную нормализациюж;
определения интервала значений для каждого свойства для m мутаций с n всех свойств качества;
выбора до p значений из указанного интервала значений;
n
создание всех возможных комбинаций из выбранных качественных значений, что приводит в результате к получению p экспериментальных точек;
применения случайного образца указанных экспериментальных точек в качестве прогнозирующего параметра для обучения «случайного леса»;
применения соответствующего промежуточного значения частоты ложноположительных результатов в качестве ответа на указанное обучение «случайного леса»,
где полученный в результате показатель регрессии указанного обучения «случайного леса» представляет собой Q.
26. Способ по п.24, где указанный второй образец ДНК из животного или человека является аллогенным по отношению к указанному первому образцу ДНК из животного или человека.
27. Способ по п.24, где указанный второй образец ДНК из животного или человека является аутологичным по отношению к указанному первому образцу ДНК из животного или человека.
28. Способ по п.24, где указанный второй образец ДНК из животного или человека является ксеногенным по отношению к указанному первому образцу ДНК из животного или человека.
29. Способ по п.23, где указанным генетическим материалом является РНК.
30. Способ по п.29 где Q определяют с помощью:
1
n
1
n
i
i
установления ряда качественных признаков S=(s,…,s), где S предпочтительно представляет собой T=(t,…,t), обозначаемое с помощью S>T, где s>t для всех i=1, …, n;
определения промежуточной частоты ложноположительных результатов путем деления 1) количества однонуклеотидных вариаций с баллом качества S>T в сравнении указанного первого образца РНК из животного или человека и указанного второго образца РНК из животного или человека, на 2) количество однонуклеотидных вариаций с баллом качества S>T в сравнении указанного первого образца РНК из указанных опухолевых клеток и указанного второго образца РНК из указанных опухолевых клеток и 3) путем умножения полученного результата на указанную нормализацию.
определения интервала значений для каждого свойства для m мутаций с n всех свойств качества;
выбора до p значений из указанного интервала значений;
n
создание всех возможных комбинаций из выбранных значений качества, что приводит в результате к получению p экспериментальных точек;
применения случайного образца указанных экспериментальных точек в качестве прогнозирующего параметра для обучения «случайного леса»;
применения соответствующего промежуточного значения частоты ложноположительных результатов в качестве ответа на указанное обучение «случайного леса»,
где полученный в результате показатель регрессии указанного обучения «случайного леса» представляет собой Q.
31. Способ по п.30, где указанный второй образец РНК из животного или человека является аллогенным по отношению к указанному первому образцу РНК из животного или человека.
32. Способ по п.30, где указанный второй образец РНК из животного или человека является аутологичным по отношению к указанному первому образцу РНК из животного или человека.
33. Способ по п.30, где указанный второй образец РНК из животного или человека является ксеногенным по отношению к указанному первому образцу РНК из животного или человека.
34. Способ по п.23, где указанная частота ложноположительных результатов применяется для получения вакцинного состава.
35. Способ по п.34, где указанную вакцину можно доставлять внутривенно.
36. Способ по п.34, где указанную вакцину можно доставлять внутрикожно.
37. Способ по п.34, где указанную вакцину можно доставлять внутримышечно.
38. Способ по п.34, где указанную вакцину можно доставлять подкожно.
39. Способ по п.34, где указанная вакцина специально создана для конкретного пациента.
40. Способ по п.39, где один из числа указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека взят у указанного конкретного пациента.
41. Способ по п.23, где указанная стадия определения общего покрытия при сравнении с опухолью путем подсчета всех оснований эталонного генома, который включен как в опухоль, так и, по меньшей мере, в один из указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека, применяет автоматизированную систему подсчета всех оснований;
42. Способ по п.41, где указанная стадия определения общего покрытия при сравнении «сам против себя» путем подсчета всех оснований эталонного генома, которые перекрываются в обоих из указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека, применяет указанную автоматизированную систему;
43. Способ по п.41, где указанная стадия деления указанного общего покрытия при сравнении с опухолью на указанное общее покрытие при сравнении «сам против себя» с получением нормализации применяет указанную автоматизированную систему.
44. Способ по п.41, где указанная стадия определения частоты ложноположительных результатов путем деления 1) количества однонуклеотидных вариаций с баллом качества выше чем Q в сравнении указанного первого образца генетического материала из животного или человека и указанного второго образца генетического материала из животного или человека, на 2) количество единичных нуклеотидных вариаций с баллом качества выше чем Q в сравнении указанного первого образца генетического материала из указанных опухолевых клеток и указанного второго образца генетического материала из указанных опухолевых клеток и 3) путем умножения полученного результата на указанную нормализацию.
45. Способ определения расчетной кривой соотношений правильного и ложного обнаружения сигналов (ROC), причем указанный способ включает:
получение набора данных мутаций, причем каждая мутация ассоциирована с частотой ложноположительных результатов (FDR); и
для каждой мутации:
определение частоты истинно положительных результатов (TPR) путем вычитания указанного FDR из единицы;
определение частоты ложноположительных результатов (FPR) путем установки указанного FPR равным указанному FDR; и
получение расчетной ROC путем построения для каждой мутации точки при суммарных значениях TPR и FPR до указанной мутации, деленных на сумму всех значений TPR и FPR.