[发明专利]用于确定肽免疫原性的方法、系统和计算机程序产品

说明书

本发明涉及用于确定肽免疫原性的方法、系统和计算机程序产品。此外，本发明涉及所述方法、系统和/或计算机程序产品用于癌症治疗、病毒接种、表征受试者的自身免疫响应和筛选接种靶标上的细菌的应用。

技术领域

本发明涉及用于确定肽免疫原性的方法、系统和计算机程序产品，以及其用于癌症治疗、病毒接种等的应用。

背景技术

T细胞表位预测在免疫实验设计和疫苗制备中发挥重要作用。

目前，大多数表位预测研究集中于肽加工和呈递，例如蛋白酶体切割，与抗原加工相关的转运蛋白(TAP)和主要组织相容性复合物(MHC)结合。

然而，迄今为止，表位免疫原性的机制仍不清楚。通常认为T细胞免疫原性可能受到靶肽的外来性、可及性、分子量和结构、分子构象、化学性质和物理性质的不同程度的影响。

对于疫苗开发(即癌症疫苗，病毒疫苗)，重要的是鉴定可引发免疫应答的肽。疫苗的效力高度依赖于表位的免疫原性，即可能的靶肽引发免疫应答的能力。免疫原性测试的当前技术水平涉及劳动和时间密集的测定，并且需要实验室环境中的安全措施。

目前鉴定能够引发免疫应答的肽的策略使用对MHC分子的预测的结合亲和力(IC50)。在US 2013330335，US 2016132631和US 2019346442中讨论了这种策略的示例。然而，并非所有具有高(预测的)结合亲和力的肽也引发免疫应答。

使用预测肽是否可能呈递在MHC上的这种结合预测模型，并假定那些选择的肽也是免疫原性的肿瘤新抗原(neoantigen)，导致大量假阳性预测。通过用于预测MHC上的肽结合/呈递的这种模型鉴定的所述肿瘤新抗原的少至5％也能够引发免疫应答，这突出了更好鉴定真正免疫原性肽的需要。

IEDB免疫原性预测器和Ineo-Epp是两种公众可获得的免疫原性预测工具。IEDB免疫原性预测器是简单的模型，其基于肽的氨基酸的位置和性质来评价肽。它基于免疫原性肽与非免疫原性肽中氨基酸的按位置富集。所得的肽免疫原性分值是其单个氨基酸分值的总和。Ineo-Epp是在HLA-I免疫原性肽上训练的随机森林分类器，其中提取了几种特征，如氨基酸物理化学性质和洗脱配体可能性百分等级(EL等级(％))评分。Ineo-Epp使用一系列肽以及HLA等位基因作为输入。对于抗原预测，可以使用9种主要HLA-I超型(A1，A2，A3，A24，B7，B27，B44，B58，B62)。

然而，与本发明的预测器系统相比，两种预测工具的性能都明显不足。本发明旨在提供优于现有技术的改进的免疫原性预测工具。

发明内容

在第一方面，本发明涉及根据权利要求1所述的用于测定肽的免疫原性的计算机执行方法。

在第二方面，本发明涉及根据权利要求12所述的用于测定肽的免疫原性的计算机系统。

在第三方面，本发明涉及根据权利要求13所述的用于确定肽的免疫原性的计算机程序产品。

在第四方面，本发明涉及根据权利要求14所述的用于确定受试者的癌症治疗的应用，特别是通过确定由受试者的肿瘤细胞呈递的肿瘤新抗原的免疫原性来进行。

在第五方面，本发明涉及根据权利要求15所述的用于筛选疫苗接种靶标上的病毒或细菌的应用，特别是通过测定来自病毒或细菌蛋白的表位的免疫原性进行筛选。

在第六方面，本发明涉及根据权利要求16所述的用于表征受试者的自身免疫响应的应用，特别是通过测定由受试者细胞呈递的自身抗原的免疫原性来进行表征。

在第七个方面，本发明涉及根据权利要求17所述用于在改变肽的氨基酸序列的一个或多个氨基酸，特别是模拟可增加或降低特定肽的免疫原性的氨基酸改变时，评估所述肽的免疫原性改变的应用。