NEOANTIGEN IDENTIFICATION WITH PAN-ALLELE MODELSA method for identifying neoantigens that are likely to be presented by MHC alleles on a surface of tumor cells of a subject. Peptide sequences of the tumor neoantigens and of the MHC alleles are obtained by sequencing the tumor cells of the subject. The peptide sequences of the tumor neoantigens and of the MHC alleles are input into a machine-learned presentation model to generate presentation likelihoods for the tumor neoantigens, each presentation likelihood representing the likelihood that a neoantigen is presented by at least one of the MHC alleles on the surface of the tumor cells of thesubject. A subset of the neoantigens is selected based on the presentation likelihoods.A method for identifying at least one neoantigen likely to be presented by one or more mhc alleles on the surface of one or more tumor cells from a subject, the method comprising the steps of:obtaining at least one of exome, transcriptome, or whole genome nucleotide sequencing data from the tumor cells and normal cells of the subject, wherein the nucleotide sequencing data is used to obtain data representing a peptide sequence of each neoantigen in a set of neoantigens identified by comparing the nucleotide sequencing data from the tumor cells to the nucleotide sequencing data from the normal cells, wherein the peptide sequence of each neoantigen comprises at least one change that makes it different from a corresponding wild-type peptide sequence identified from normal cells of the subject; encoding the peptide sequence of each of the neoantigens into respective number vectors, each number vector comprising information about a plurality of amino acids that make up the peptide sequence and a set of positions of the amino acids in the peptide sequence;obtaining at least one of exome, transcriptome, or whole genome nucleotide sequencing data from the tumor cells of the subject, wherein the nucleotide sequencing data is used to obtain data representative of a peptide sequence of each of the one or more mhc alleles of the subject;encoding a peptide sequence of each of the one or more mhc alleles of the subject into respective numerical vectors, each numerical vector comprising information about a plurality of amino acids comprising the peptide sequence and a set of positions of the amino acids in the peptide sequence;inputting, using a computer processor, a numerical vector encoding a peptide sequence of each of the neoantigens and a numerical vector encoding a peptide sequence of each of the one or more mhc alleles into a machine learning presentation model to generate a set of presentation possibilities for the set of neoantigens, each presentation possibility in the set representing a likelihood that a corresponding neoantigen is presented by the one or more mhc alleles on the surface of a tumor cell of the subject, the machine learning presentation model comprising: a plurality of parameters identified based at least on a training data set, the training data set comprising:for each sample of a plurality of samples, a marker obtained by measuring by mass spectrometry the presence of a peptide that binds to at least one mhc allele of a set of mhc alleles identified as being present in the sample;for each sample, a training peptide sequence encoded as a numerical vector comprising information on a plurality of amino acids comprising the peptide and a set of positions of the amino acids in the peptide; andfor each sample, a training peptide sequence encoded as a numerical vector comprising information on a plurality of amino acids constituting at least one mhc allele to which the peptide of the sample binds and a set of positions of the amino acids in the at least one mhc allele;a function representing a relationship between a numeric vector encoding a peptide sequence of each of the neoantigens and a numeric vector encoding a peptide sequence of each of the one or more mhc alleles received as inputs and a likelihood of presentation generated as an output based on the numeric vectors and the parameters;selecting a subset of the set of neoantigens based on the set of presentation possibilities to produce a set of selected neoantigens; and recovering the selected pool of neoantigens.
범-대립유전자 모델을 갖는 신생항원 동정 대상체의 종양 세포 표면 상의 MHC 대립유전자에 의해 제시될 가능성이 있는 신생항원을 동정하는 방법. 종양 신생항원 및 MHC 대립유전자의 펩타이드 서열은 대상체의 종양 세포를 서열 분석함으로써 수득된다. 종양 신생항원 및 MHC 대립유전자의 펩타이드 서열은 종양 신생항원에 대한 제시 가능성을 생성하기 위해 기계 학습된 제시 모델에 입력되며, 각 제시 가능성은 신생항원이 대상체의 종양 세포 표면 상의 MHC 대립유전자 중 하나 이상에 의해 제시될 가능성을 나타낸다. 신생항원의 서브셋은 제시 가능성에 기초하여 선택된다.종양 세포의 표면 상에 하나 이상의 MHC 대립유전자에 의해 제시될 수 있는 대상체의 하나 이상의 종양 세포로부터의 적어도 하나의 신생항원을 동정하는 방법으로서,상기 대상체의 종양 세포 및 정상 세포로부터 엑솜(exome), 전사체(transcriptome) 또는 전체 게놈 뉴클레오타이드 서열분석 데이터 중 적어도 하나를 수득하는 단계로서, 상기 뉴클레오타이드 서열분석 데이터는 상기 종양 세포로부터의 상기 뉴클레오타이드 서열분석 데이터와 상기 정상 세포로부터의 상기 뉴클레오타이드 서열분석 데이터를 비교하는 것에 의해 동정된 신생항원 세트의 각각의 펩타이드 서열을 나타내는 데이터를 얻기 위해 사용되며, 각 신생항원의 상기 펩타이드 서열은 상기 대상체의 정상 세포로부터 동정된 상응하는 야생형 펩타이드 서열과 구별되게 하는 적어도 하나의 변경을 포함하는, 상기 수득하는 단계;상기 각 신생항원의 펩타이드 서열을 상응하는 수치 벡터로 인코딩하는 단계로서, 각 수치 벡터는 펩타이드 서열을 구성하는 복수의 아미노산 및 상기 펩타이드 서열의 아미노산의 위치 세트에 관한 정보를 포함하는, 상기 인코딩하는 단계; 상기 대상체의 종양 세포로부터 엑솜, 전사체 또는 전체 게놈 뉴클레오티드 서열분석 데이터 중 적어도 하나를 수득하는 단계로서, 상기 뉴클레오티드 서열분석 데이터는 대상체의 하나 이상의 MHC 대립유전자 각각의 펩타이드 서열을 나타내는 데이터를 수득하는데 사용되는, 상기 수득하는 단계;상기 대상체의 하나 이상의 MHC 대립유전자 각각의 펩타이드 서열을 상응하는 수치 벡터로 인코딩하는 단계로서, 각각의 수치 벡터는 을 구성하는 복수의 아미노산에 관한 정보와 펩타이드 서열 내 아미노산의 위치 세트를 포함하는, 상기 인코딩하는 단계;컴퓨터 프로세서를 사용하여, 상기 신생항원의 각각의 펩타이드 서열을 인코딩하는 수치 벡터 및 하나 이상의 MHC 대립유전자의 각각을 펩타이드 서열을 인코딩하는 수치 벡터를 기계-학습된 제시 모델에 입력하여 상기 신생항원 세트에 대한 제시 가능성 세트를 생성하는 단계로서, 상기 세트에서의 각 제시 가능성은, 상응하는 신생항원이 상기 대상체의 종양 세포 표면 상의 상기 하나 이상의 MHC 대립유전자에 의해 제시되는 가능성을 나타내며, 상기 기계-학습된 제시 모델은, 적어도 훈련 데이타 세트를 기초하여 동정된 복수의 파라미터로서, 복수의 샘플에서 각각의 샘플에 대해, 샘플에 존재하는 것으로 동정된, MHC 대립유전자의 세트에서 적어도 하나의 MHC 대립유전자에 결합된 펩타이드의 존재를 측정하는 질량 분광분석법에 의해 얻어진 표지; 상기 샘플의 각각에 대해, 펩타이드를 구성하는 복수의 아미노산 및 상기 펩타이드의 아미노산의 위치 세트에 관한 정보를 포함하는 수치 벡터로 인코딩된 훈련 펩타이드 서열; 및 상기 샘플의 각각에 대해, 상기 샘플의 펩타이드에 결합된 적어도 하나의 MHC 대립유전자를 구성하는 복수의 아미노산에 관한 정보 및 적어도 하나의 MHC 대립유전자에서 아미노산 위치 세트에 관한 정보를 포함하는 수치 벡터로 인코딩된 훈련 펩타이드 서열; 을 포함하는, 복수의 파라미터; 및 각각의 신생항원의 펩타이드 서열을 인코딩하는 수치 벡터와 입력으로 수신된 하나 이상의 MHC 대립유전자 각각의 펩타이드 서열을 인코딩하는 수치 벡터 사이의 관계를 나타내는 함수 및 수치 벡터 및 파라미터에 기초하여 산출물로 생성된 제시 가능성;를 포함하는, 상기 생성하는 단계;선택된 신생항원의 세트를 생성하기 위해 상기 제시 가능성 세트를 기초하여 상기 신생항원 세트의 서브셋을 선택하는 단계; 및선택된 신생항원의 세트를 반환하는 단계를 포함하는, 방법.