СПОСОБ И СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПЕЦИФИЧЕСКИХ ДЛЯ HLA КЛАССА II ЭПИТОПОВ И ОХАРАКТЕРИЗАЦИИ CD4+ T-КЛЕТОК

1. Способ, включающий:
(a) обработку информации об аминокислотах для множества последовательностей пептидов-кандидатов с использованием машинно-обучаемой модели прогнозирования презентации пептидов HLA с получением множества прогнозов презентации, где каждая последовательность пептида-кандидата из множества последовательностей пептидов-кандидатов: (i) кодируется геномом, транскриптомом или экзомом индивидуума, или патогеном или вирусом у индивидуума;
где множество прогнозов презентации включает прогноз презентации посредством HLA для каждой из множества пептидных последовательностей-кандидатов, где каждый прогноз презентации посредством HLA указывает на вероятность того, что один или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II клетки индивидуума, может презентировать данную последовательность пептида-кандидата из множества последовательностей пептидов-кандидатов, и
где машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов HLA обучена с использованием обучающих данных, включающих информацию о последовательности обучающих пептидов, идентифицированных в качестве связываемых белком HLA класса II; и
(b) идентификацию на основе по меньшей мере множества прогнозов презентации пептидной последовательности из множества пептидных последовательностей в качестве презентируемой по меньшей мере одним из одного или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II в клетке индивидуума; и
где машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,07 в соответствии со способом определения PPV презентации.
2. Способ по п. 1, где последовательность обучающих пептидов, идентифицированных в качестве связывающихся с белком HLA класса II, имеет длину по меньшей мере 7 аминокислот.
3. Способ по п. 1, где машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов HLA обучена с использованием обучающих данных, включающих информацию о последовательности обучающих пептидов, идентифицированных посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемых белком HLA класса II, экспрессируемым в клетках для обучения.
4. Способ по п. 3, где клетки для обучения включают мноаллельные по HLA клетки для обучения, экспрессирующие единичный комплекс MHC класса II или единичный аллельный вариант для локуса HLA класса II, выбранный из группы, состоящей из DR, DP и DQ, где единичный комплекс MHC класса II или белок, кодируемый единичным аллельным вариантом, экспрессируется клеткой индивидуума.
5. Способ по п. 3, где клетки для обучения экспрессируют белок, кодируемый аллелем HLA класса II клетки индивидуума, где белок, кодируемый аллелем HLA класса II, содержит аффинную метку.
6. Способ по п. 3, где машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,07, когда информация об аминокислотах для множества тестовых пептидных последовательностей обрабатывается для получения множества тестовых прогнозов презентации, причем каждый тестовый прогноз презентации указывает на вероятность того, что один или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II, клетки индивидуума может презентировать данную тестовую пептидную последовательность из множества тестовых пептидных последовательностей, где множество тестовых пептидных последовательностей включает по меньшей мере 500 тестовых пептидных последовательностей, включающих: (i) по меньшей мере одну наиболее подходящую пептидную последовательностью, идентифицированную посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемой белком HLA, экспрессируемым в клетках, и (ii) по меньшей мере 499 последовательностей пептидов-ловушек, находящихся в белке, кодируемом геномом организма, где организм и индивидуум принадлежат одному виду, где множество тестовых пептидных последовательностей включает соотношение 1:499 для по меньшей мере одной наиболее подходящей пептидой последовательности и по меньшей мере 499 последовательностей пептидов-ловушек, и наивысшие 0,2-20% из множества тестовых пептидных последовательностей прогнозируется посредством машинно-обучаемой модели для прогнозирования презентации пептидов HLA в качестве презентируемых белком HLA, экспрессируемым в клетках.
7. Способ по п. 6, где:
(i) по меньшей мере одна наиболее подходящая пептидная последовательность включает по меньшей мере 10 наиболее подходящих пептидных последовательностей,
(ii) по меньшей мере 499 последовательностей пептидов-ловушек включают по меньшей мере 4990 последовательностей пептидов-ловушек, и
(iii) наивысший процент представляет собой наивысшие 0,2%.
8. Способ по п. 3, где аминокислотные последовательности по меньшей мере одного наиболее подходящего пептида не полностью перекрывается с любой по меньшей мере 499 последовательностей пептидов-ловушек.
9. Способ по п. 1, где каждая пептидная последовательность из множества последовательностей пептидов-кандидатов ассоциирована со злокачественной опухолью.
10. Способ по п. 9, где каждая пептидная последовательность из множества последовательностей пептидов-кандидатов
(i) содержит мутацию,
(ii) экспрессируется в злокачественной клетке индивидуума, и
(iii) не кодируется геномом незлокачественной клетки индивидуума.
11. Способ по п. 1, где один или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II, выбран из группы, состоящей из: HLA-DPB1*01:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*02:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*03:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*04:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*04:02/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*06:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DRB1*01:01, HLA-DRB1*01:02, HLA-DRB1*03:01, HLA-DRB1*03:02, HLA-DRB1*04:01, HLA-DRB1*04:02, HLA-DRB1*04:03, HLA-DRB1*04:04, HLA-DRB1*04:05, HLA-DRB1*04:07, HLA-DRB1*07:01, HLA-DRB1*08:01, HLA-DRB1*08:02, HLA-DRB1*08:03, HLA-DRB1*08:04, HLA-DRB1*09:01, HLA-DRB1*10:01, HLA-DRB1*11:01, HLA-DRB1*11:02, HLA-DRB1*11:04, HLA-DRB1*12:01, HLA-DRB1*12:02, HLA-DRB1*13:01, HLA-DRB1*13:02, HLA-DRB1*13:03, HLA-DRB1*14:01, HLA-DRB1*15:01, HLA-DRB1*15:02, HLA-DRB1*15:03, HLA-DRB1*16:01, HLA-DRB3*01:01, HLA-DRB3*02:02, HLA-DRB3*03:01, HLA-DRB4*01:01, HLA-DRB5*01:01, HLA-DRB1*01:01, HLA-DRB1*01:02, HLA-DRB1*03:01, HLA-DRB1*04:01, HLA-DRB1*04:02, HLA-DRB1*04:04, HLA-DRB1*04:05, HLA-DRB1*07:01, HLA-DRB1*08:01, HLA-DRB1*08:02, HLA-DRB1*08:03, HLA-DRB1*09:01, HLA-DRB1*11:01, HLA-DRB1*11:02, HLA-DRB1*11:04, HLA-DRB1*12:01, HLA-DRB1*13:01, HLA-DRB1*13:02, HLA-DRB1*13:03, HLA-DRB1*14:01, HLA-DRB1*15:01, HLA-DRB1*15:02, HLA-DRB1*15:03, HLA-DRB1*16:02, HLA-DRB3*01:01, HLA-DRB3*02:01, HLA-DRB3*02:02, HLA-DRB3*03:01, HLA-DRB4*01:01, HLA-DRB4*01:03, HLA-DRB5*01:01; HLA-DPB1*01:01, HLA-DPB1*02:01, HLA-DPB1*02:02, HLA-DPB1*03:01, HLA-DPB1*04:01, HLA-DPB1*04:02, HLA-DPB1*05:01, HLA-DPB1*06:01, HLA-DPB1*11:01, HLA-DPB1*13:01, HLA-DPB1*17:01, HLA-DQA1*01:01/HLA-DQB1*05:01, HLA-DQA1*01:02/HLA-DQB1*06:02, HLA-DQA1*01:02/HLA-DQB1*06:04, HLA-DQA1*01:03/HLA-DQB1*06:03, HLA-DQA1*02:01/HLA-DQB1*02:02, HLA-DQA1*02:01/HLA-DQB1*03:03, HLA-DQA1*03:01/HLA-DQB1*03:02, HLA-DQA1*03:03/HLA-DQB1*03:01, HLA-DQA1*05:01/HLA-DQB1*02:01 и HLA-DQA1*05:05/HLA-DQB1*03:01.
12. Способ по п. 1, где машинно-обучаемая модель для прогнозирования связывания HLA-пептид имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,1, когда информация об аминокислотах для множества тестовых пептидных последовательностей обрабатывается с получением множества тестовых прогнозов связывания, причем каждый тестовый прогноз связывания указывает на вероятность того, что один или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II клетки индивидуума, связывается с данной тестовой пептидной последовательностью из множества тестовых пептидных последовательностей, где множество тестовых пептидных последовательностей включает по меньшей мере 20 тестовых пептидных последовательностей, включающих (i) по меньшей мере одну наиболее подходящую пептидную последовательность, идентифицированную посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемой белком HLA, экспрессируемым в клетках, и (ii) по меньшей мере 19 последовательностей пептидов-ловушек, содержащихся в белке, содержащем по меньшей мере одну пептидную последовательность, идентифицированную посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемой белком HLA, экспрессируемым в клетках, таким как единичный белок HLA, экспрессируемый в клетках
где множество тестовых пептидных последовательностей включает соотношение 1:19 для по меньшей мере одной наиболее подходящей пептидной последовательность и по меньшей мере 19 последовательностей пептидов-ловушек и наивысшие 0,5-20% из множества тестовых пептидных последовательностей прогнозируется посредством машинно-обучаемой модели для прогнозирования презентации пептидов HLA в качестве в качестве связывающихся с белком HLA, экспрессируемым в клетках.
13. Способ по п. 1, где способ включает получение множества полинуклеотидных последовательностей индивидуума, посредством геномного, транскриптомного или экзомного секвенирования, где множество полинуклеотидных последовательностей кодируют множество последовательностей пептидов-кандидатов.
14. Способ по п. 13, где геномное, транскриптомное или экзомное секвенирование представляет собой полногеномное секвенирование, полнотранскриптомное секвенирование или полноэкзомное секвенирование.
15. Способ по п. 1, где способ включает выбор одной или более последовательностей эпитпов из множества последовательностей пептидов-кандидатов для получения фармацевтической композиции, где множество последовательностей пептидов-кандидатов ранжированы на основе множества прогнозов презентации.
16. Способ по п. 15, где каждая из одной или более выбранных последовательностей эпитопов связывается с белком, кодируемым аллелем II класса HLA клетки индивидуума, с IC50 500 нМ или менее или спрогнозированной IC50 500 нМ или менее.
17. Способ по п. 15, где способ дополнительно включает получение фармацевтической композиции, где фармацевтическая композиция содержит один или более полипептидов, содержащих по меньшей мере две из выбранных последовательностей эпитопов, или один или более полинуклеотидов, кодирующих по меньшей мере две из выбранных последовательностей эпитопов.
18. Способ по п. 15, где способ дополнительно включает введение индивидууму фармацевтической композиции, где фармацевтическая композиция содержит один или более полипептидов, содержащих по меньшей мере одну из выбранных последовательностей эпитопов, или один или более полинуклеотидов, кодирующих по меньшей мере одну из выбранных последовательностей эпитопов.
19. Способ по п. 18, где фармацевтическая композиция дополнительно содержит адъювант.
20. Способ по п. 18, где фармацевтическая композиция индуцирует ответ CD4+ T-клеток и/или ответ CD8+ T-клеток у индивидуума.
21. Способ по п. 18, где индивидуум имеет злокачественную опухоль.
22. Способ, включающий:
(a) ввод информации об аминокислотах для набора последовательностей пептидов-кандидатов3с использованием компьютерного процессора в обученную машинно-обучаемую модель для прогнозирования презентации пептидов HLA класса II с получением множества прогнозов презентации, где каждая последовательность пептида-кандидата в наборе последовательностей пептидов-кандидатов кодируется геномом, транскриптомом или экзомом индивидуума, или патогеном или вирусом индивидуума; где множество прогнозов презентации включает прогноз презентации посредством HLA для каждой последовательности пептида-кандидата из набора последовательностей пептидов-кандидатов, где каждый прогноз презентации из множества прогнозов презентации указывает на вероятность того, что последовательность пептида из набора последовательностей пептидов-кандидатов презентируется одним или более белками, кодируемыми аллелем HLA класса II клетки индивидуума, и где обученная машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA класса II включает:
(i) множество параметров, идентифицированных по меньшей мере на основе обучающих данных, включающих:
(1) последовательности обучающих пептидов,
(2) идентичность белка, кодируемого аллелем HLA класса II, ассоциированным с обучающими пептидными последовательностями, и
(3) наблюдение посредством масс-спектрометрии презентации одного или более обучающих пептидов белком, кодируемым аллелем HLA класса II, в клетках для обучения; и
(ii) функцию, отражающую взаимосвязь между информаций об аминокислотной последовательности, полученной на входе, и вероятностью презентации в качестве результата, на основе информации об аминокислотной последовательности и множества параметров: и
(b) выбор на основе по меньшей мере множества прогнозов презентации подгруппы пептидных последовательностей из набора последовательностей пептидов-кандидатов для получения набора выбранных пептидных последовательностей, где выбранный набор пептидных последовательностей (i) кодируется геномом, транскриптомом или экзомом пндивидуума, или патогеном или вирусом у индивидуума, и (ii) спрогнозирован в качестве презентируемого белком, кодируемым аллелем HLA класса II клетки индивидуума.
23. Способ по п. 22, где способ дополнительно включает (c) введение человеку фармацевтической композиции, содержащей: (i) полипептид с одной или более из выбранной подгруппы пептидных последовательностей, (ii) полинуклеотид, кодирующий полипептид согласно (i), (iii) APC, содержащие (i) или (ii), или (iv) T-клетки, содержащие T-клеточный рецептор (TCR), специфический для белков, кодируемых аллелем HLA класса II данного человека, в комплексе с пептидной последовательностью, выбранной согласно (b).
24. Способ по п. 22, где обученная машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,07 в соответствии со способом определения PPV презентации.
25. Способ по п. 24, где обученная машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,07 при частоте отзыва 10% в соответствии со способом определения PPV презентации.
26. Способ по п. 22, где обученная машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,2 в соответствии со способом определения PPV презентации.
27. Способ по п. 26, где обученная машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,2 при частоте отзыва 10% в соответствии со способом определения PPV презентации.
28. Способ по п. 22, где каждая последовательность из последовательностей обучающих пептидов, выявленных посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемых белком, кодируемым HLA класса II в клетках для обучения, имеет длину по меньшей мере 15 аминокислот.
29. Способ по п. 22, где: (i) клетки для обучения включают клетки для обучения, экспрессирующие единичный комплекс MHC класса II или белок, кодируемый единичным аллельным вариантом локуса HLA класса II, выбранным из группы, состоящей из DR, DP и DQ, где единичный комплекс MHC класса II или белок, кодируемый единичным аллельным вариантом локуса HLA класса II, экспрессиуется клеткой индивидуума; или (ii) обучающие данные включают обучающие данные, полученные посредством обратной свертки.
30. Способ по п. 22, где клетки для обучения экспрессируют белок, кодируемый аллелем HLA класса II клетки индивидуума, где белок, кодируемый аллелем HLA класса II, содержит аффинную метку.
31. Способ по п. 22, где машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,07 или по меньшей мере 0,2, когда информация об аминокислотах для множества тестовых пептидных последовательностей обрабатывается с получением множества тестовых прогнозов презентации, причем каждый тестовый прогноз презентации указывает на вероятность того, что один или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II клетки индивидуума, может презентировать данную тестовую пептидную последовательность из множества тестовых пептидных последовательностей, где множество тестовых пептидных последовательностей включает по меньшей мере 500 тестовых пептидных последовательностей, включающих: (i) по меньшей мере одну наиболее подходящую пептидную последовательность, идентифицированную посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемой белком HLA, экспрессируемым в клетках, и (ii) по меньшей мере 499 последовательностей пептидов-ловушек, содержащихся в белке, кодируемом геномом организма, где организм и индивидуум принадлежат одному виду, где множество тестовых пептидных последовательностей включает соотношение 1:499 для по меньшей мере одной наиболее подходящей последовательности и по меньшей мере 499 последовательностей пептидов-ловушек, и наивысшие 0,2% из множества тестовых пептидных последовательностей прогнозируются машинно-обучаемой моделью для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA в качестве презентируемых белком HLA, экспрессируемым в клетках.
32. Способ по п. 31, где: (i) по меньшей мере одна наиболее подходящая пептидная последовательность включает по меньшей мере 10 наиболее подходящих пептидных последовательностей, (ii) по меньшей мере 499 последовательностей пептидов-ловушек включают по меньшей мере 4990 последовательностей пептидов-ловушек, и (iii) наивысший процент представляет собой наивысшие 0,2%.
33. Способ по п. 32, где последовательности из девяти последовательно расположенных аминокислот любых из по меньшей мере одного наиболее подходящего пептида не перекрываются с какими-либо подпоследовательностями из девяти последовательно расположенных аминокислот из по меньшей мере 4990 последовательностей пептидов-ловушек.
34. Способ по п. 22, где каждая пептидная последовательность набора последовательностей пептидов-кандидатов ассоциирована со злокачественной опухолью.
35. Способ по п. 34, где каждая пептидная последовательность из набора последовательностей пептидов-кандидатов (i) содержит мутацию, (ii) экспрессируется в злокачественной клетке индивидуума, и (iii) не кодируется геномом незлокачественной клетки индивидуума.
36. Способ по п. 22, где белок, кодируемый аллелем HLA класса II, выбран из группы, состоящей из: HLA-DPB1*01:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*02:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*03:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*04:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*04:02/HLA-DPA1*01:03, HLA-DPB1*06:01/HLA-DPA1*01:03, HLA-DRB1*01:01, HLA-DRB1*01:02, HLA-DRB1*03:01, HLA-DRB1*03:02, HLA-DRB1*04:01, HLA-DRB1*04:02, HLA-DRB1*04:03, HLA-DRB1*04:04, HLA-DRB1*04:05, HLA-DRB1*04:07, HLA-DRB1*07:01, HLA-DRB1*08:01, HLA-DRB1*08:02, HLA-DRB1*08:03, HLA-DRB1*08:04, HLA-DRB1*09:01, HLA-DRB1*10:01, HLA-DRB1*11:01, HLA-DRB1*11:02, HLA-DRB1*11:04, HLA-DRB1*12:01, HLA-DRB1*12:02, HLA-DRB1*13:01, HLA-DRB1*13:02, HLA-DRB1*13:03, HLA-DRB1*14:01, HLA-DRB1*15:01, HLA-DRB1*15:02, HLA-DRB1*15:03, HLA-DRB1*16:01, HLA-DRB3*01:01, HLA-DRB3*02:02, HLA-DRB3*03:01, HLA-DRB4*01:01, HLA-DRB5*01:01, HLA-DRB1*01:01, HLA-DRB1*01:02, HLA-DRB1*03:01, HLA-DRB1*04:01, HLA-DRB1*04:02, HLA-DRB1*04:04, HLA-DRB1*04:05, HLA-DRB1*07:01, HLA-DRB1*08:01, HLA-DRB1*08:02, HLA-DRB1*08:03, HLA-DRB1*09:01, HLA-DRB1*11:01, HLA-DRB1*11:02, HLA-DRB1*11:04, HLA-DRB1*12:01, HLA-DRB1*13:01, HLA-DRB1*13:02, HLA-DRB1*13:03, HLA-DRB1*14:01, HLA-DRB1*15:01, HLA-DRB1*15:02, HLA-DRB1*15:03, HLA-DRB1*16:02, HLA-DRB3*01:01, HLA-DRB3*02:01, HLA-DRB3*02:02, HLA-DRB3*03:01, HLA-DRB4*01:01, HLA-DRB4*01:03, HLA-DRB5*01:01; HLA-DPB1*01:01, HLA-DPB1*02:01, HLA-DPB1*02:02, HLA-DPB1*03:01, HLA-DPB1*04:01, HLA-DPB1*04:02, HLA-DPB1*05:01, HLA-DPB1*06:01, HLA-DPB1*11:01, HLA-DPB1*13:01, HLA-DPB1*17:01, HLA-DQA1*01:01/HLA-DQB1*05:01, HLA-DQA1*01:02/HLA-DQB1*06:02, HLA-DQA1*01:02/HLA-DQB1*06:04, HLA-DQA1*01:03/HLA-DQB1*06:03, HLA-DQA1*02:01/HLA-DQB1*02:02, HLA-DQA1*02:01/HLA-DQB1*03:03, HLA-DQA1*03:01/HLA-DQB1*03:02, HLA-DQA1*03:03/HLA-DQB1*03:01, HLA-DQA1*05:01/HLA-DQB1*02:01, HLA-DQA1*05:05/HLA-DQB1*03:01 и их комбинации.
37. Способ по п. 22, где машинно-обучаемая модель для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,1, когда информация об аминокислотах для множества тестовых пептидных последовательностей обрабатывается с получением множества тестовых прогнозов связывания в соответствии со способом определения PPV связывания, где каждый тестовый прогноз связывания указывает на вероятность того, что один или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II клетки индивидуума, связывается с данной тестовой пептидной последовательностью из множества тестовых пептидных последовательностей, где множество тестовых пептидных последовательностей включает по меньшей мере 20 тестовых пептидных последовательностей, включающих (i) по меньшей мере одну наиболее подходящую пептидную последовательность, идентифицированную посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемой белком HLA в клетках, и (ii) по меньшей мере 19 последовательностей пептидов-ловушек, содержащихся в белке, содержащем по меньшей мере одну пептидную последовательность, идентифицированную посредством масс-спектрометрии в качестве презентируемой белком HLA, экспрессируемым в клетках, таким как единичный белок HLA, экспрессируемый к клетках, где множество тестовых пептидных последовательностей включает соотношение 1:19 для по меньшей мере одной наиболее подходящей пептидной последовательности и по меньшей мере 19 последовательностей пептидов-ловушек, и наивысшие 0,5% из множества тестовых пептидных последовательностей спрогнозированы посредством машинно-обучаемой модели для прогнозирования презентации пептидов посредством HLA в качестве связывающихся с белком HLA, экспрессируемым в клетках.
38.Способ по п. 22, где способ включает получение множества полинуклеотидных последовательностей индивидуума посредством геномного, транскриптомного или экзомного секвенирования, где множество полинуклеотидных последовательностей кодируют набор последовательностей пептидов-кандидатов.
39. Способ по п. 38, где геномное, транскриптомное или экзомное секвенирование представляет собой полногеномное секвенирование, полнотранскриптомное секвенирование или полноэкзомное секвенирование.
40. Способ по п. 22, где набор последовательностей пептидов-кандидатов ранжированы на основе множества прогнозов презентации.
41. Способ по п. 22, где каждая из пептидных последовательностей из набора выбранных пептидных последовательностей связывается с белком, кодируемым аллелем HLA класса II клетки индивидуума с IC50 500 нМ или менее или спрогнозированной IC50 500 нМ или менее.
42. Способ по п. 23, где фармацевтическая композиция содержит один или более полипептидов, содержащих по меньшей мере две из выбранных пептидных последовательностей, или один или более полинуклеотидов, кодирующих по меньшей мере две из выбранных пептидных последовательностей.
43. Способ по п. 42, где фармацевтическая композиция дополнительно содержит адъювант.
44. Способ по п. 42, где фармацевтическая композиция индуцирует ответ CD4+ T-клеток и/или ответ CD8+ T-клеток у индивидуума.
45. Способ, включающий:
(a) обработку информации об аминокислотах для множества пептидных последовательностей, кодируемых геномом или экзомом индивидуума, с использованием машинно-обучаемой модели прогнозирования связывания пептидов HLA с получением множества прогнозов связывания, где множество прогнозов связывания включает прогноз связывания посредством HLA для каждой из множества пептидных последовательностей-кандидатов, причем каждый прогноз указывает на вероятность того, что один или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II клетки индивидуума, связывается с данной последовательностью пептида-кандидата из множества последовательностей пептидов-кандидатов,
где машинно-обучаемая модель для прогнозирования связывания пептидов HLA обучена с использованием обучающих данных, включающих информацию о последовательности пептидов, идентифицированных в качестве связывающих белок HLA класса II или аналог белка HLA класса II; и
(b) идентификацию на основе по меньшей мере множества прогнозов связывания пептидной последовательности из множества пептидных последовательностей, которая имеет вероятность, превышающую пороговую величину вероятности прогноза связывания, связываться по меньшей мере с одним из одного или более белков, кодируемых аллелем HLA класса II в клетке индивидуума;
где машинно-обучаемая модель для прогнозирования связывания пептидов HLA имеет положительную прогностическую величину (PPV) по меньшей мере 0,1 в соответствии со способом определения PPV связывания.
46. Тетрамер или мультимер HLA класса II, содержащий гетеродимеры либо HLA-DR, либо HLA-DP, либо HLA-DQ, причем каждый гетеродимер содержит альфа и бета цепь, где гетеродимер очищен и присутствует в концентрации более 1 мг/л.