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筛选AML免疫原性新抗原的方法及多参数预测模型 

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申请/专利权人:上海交通大学医学院附属瑞金医院

摘要:本发明涉及生物技术领域,尤其涉及筛选AML免疫原性新抗原的方法和多参数模型。本发明以急性髓细胞白血病AML为研究对象,整合大规模AML病人样本的多组学数据,结合机器学习算法,构建了AML免疫原性新抗原的多参数预测模型。该模型相较于现有的利用单一参数筛选新抗原的方法,能够显著提高AML中免疫原性新抗原筛选的准确性和效率,筛选出的具有免疫原性的新抗原靶点,可以帮助研究人员更准确地挑选和设计基于肿瘤新抗原表位的mRNA疫苗,为AML患者提供个性化的精准治疗策略。

主权项:1.筛选急性髓细胞白血病免疫原性新抗原的方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、根据急性髓细胞白血病患者的靶向测序数据、转录组数据和临床数据,鉴定AML中的驱动突变基因;S2、预测HLA-I类型和AML中的驱动突变基因产生的新抗原表位,将基因突变和融合基因突变产生的新抗原表位作为新抗原表位集,并计算新抗原表位的抗原递呈特征值;S3、鉴定富集免疫原性新抗原的最佳阈值集,基于所述最佳阈值集,构建用于筛选免疫原性新抗原的多参数模型;所述最佳阈值集包括阈值集A或阈值集B;所述阈值集A包括:短肽长度为9个氨基酸,结合亲和力94nM,肿瘤丰度30TPM;所述阈值集B包括:短肽长度为9个氨基酸,结合亲和力157nM,结合稳定性1.2小时;S4、基于所述多参数模型和HLA分型从所述新抗原表位集中筛选符合所述最佳阈值集的肽段,作为免疫原性新抗原。

全文数据:

权利要求:

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