RU2014152463A

RU2014152463A - Система и способ для прогнозирования иммуногенности пептида

Info

Publication number: RU2014152463A
Application number: RU2014152463A
Authority: RU
Inventors: Педро ПЭЗ; Фред Джулиэн ЭСВЭД
Original assignee: БАЙЕР ХелсКер ЛЛСи
Priority date: 2012-05-25
Filing date: 2013-03-14
Publication date: 2016-07-20
Also published as: SG11201407459QA; MX2014014199A; JP2015526775A; KR20150021528A; BR112014029235A2; CA2874542A1; NZ702084A; EP2856374A4; EP2856374A1; AU2013266850A1; US20150205911A1; IL235815A0; WO2013176756A1; CN104487979A

Abstract

1. Компьютерная система, содержащая память, которая содержит:a) модель пептида, модель белка MHCII и модель Т-клеточного рецептора; иb) исполняемую программу для:(i) вычисления силы межмолекулярных взаимодействий комплекса, содержащего пептид, белок MHCII и Т-клеточный рецептор, чтобы обеспечить балльную оценку, которая предсказывает иммуногенность пептида; и(ii) вывод данных балльной оценки.2. Компьютерная система по п. 1, дополнительно содержащая инструкции для отображения изображения комплекса.3. Компьютерная система по п. 1 или 2, в которой память содержит модели для множества различных пептидов, модели белка MHCII и модели Т-клеточного рецептора; и память содержит исполняемую программу для:вычисления силы межмолекулярных взаимодействий комплексов, содержащих различные пептиды, чтобы обеспечить балльные оценки, которые предсказывают иммуногенность пептидов;ранжирование различных пептидов в соответствии с их балльными оценками; ивывод списка различных пептидов, ранжированных по их балльным оценкам, в котором указанный вывод обеспечивает ранжированный иммунологический профиль для пептидов.4. Машиночитаемый носитель данных, содержащий программу прогнозирования иммуногенности, содержащую инструкции для:a) вычисления силы межмолекулярных взаимодействий комплекса, содержащего пептид, белок MHCII и Т-клеточный рецептор, чтобы обеспечить балльную оценку, которая предсказывает иммуногенность пептида; иb) вывод балльной оценки.5. Машиночитаемый носитель данных по п. 4, в котором вычисления выполняются при помощи трехмерного моделирования комплекса.6. Машиночитаемый носитель данных по п. 4, в котором программа прогнозирования иммуногенности содержит инс

Claims

1. Компьютерная система, содержащая память, которая содержит:

a) модель пептида, модель белка MHCII и модель Т-клеточного рецептора; и

b) исполняемую программу для:

(i) вычисления силы межмолекулярных взаимодействий комплекса, содержащего пептид, белок MHCII и Т-клеточный рецептор, чтобы обеспечить балльную оценку, которая предсказывает иммуногенность пептида; и

(ii) вывод данных балльной оценки.

2. Компьютерная система по п. 1, дополнительно содержащая инструкции для отображения изображения комплекса.

3. Компьютерная система по п. 1 или 2, в которой память содержит модели для множества различных пептидов, модели белка MHCII и модели Т-клеточного рецептора; и память содержит исполняемую программу для:

вычисления силы межмолекулярных взаимодействий комплексов, содержащих различные пептиды, чтобы обеспечить балльные оценки, которые предсказывают иммуногенность пептидов;

ранжирование различных пептидов в соответствии с их балльными оценками; и

вывод списка различных пептидов, ранжированных по их балльным оценкам, в котором указанный вывод обеспечивает ранжированный иммунологический профиль для пептидов.

4. Машиночитаемый носитель данных, содержащий программу прогнозирования иммуногенности, содержащую инструкции для:

a) вычисления силы межмолекулярных взаимодействий комплекса, содержащего пептид, белок MHCII и Т-клеточный рецептор, чтобы обеспечить балльную оценку, которая предсказывает иммуногенность пептида; и

b) вывод балльной оценки.

5. Машиночитаемый носитель данных по п. 4, в котором вычисления выполняются при помощи трехмерного моделирования комплекса.

6. Машиночитаемый носитель данных по п. 4, в котором программа прогнозирования иммуногенности содержит инструкции для:

a) вычисления силы межмолекулярных взаимодействий множества комплексов, каждый из которых содержит пептид, белок MHCII и Т-клеточный рецептор, где комплексы содержат различные пептиды и процедуры оценивания балльной оценки каждого из комплексов;

b) ранжирование различных пептидов в соответствии с их балльным оценками; и

c) вывода списка различных пептидов, ранжированных в соответствии с их балльными оценками, тем самым обеспечивая иммунологический профиль для пептидов.

7. Машиночитаемый носитель данных по п. 6, в котором программа дополнительно содержит инструкции для ввода последовательности белка и инструкции для перемещения скользящего окна определенного размера по аминокислотной последовательности белка так, чтобы обеспечивать различные пептиды.

8. Машиночитаемый носитель данных по п. 7, в которой заданный размер находится в диапазоне от 9 до 30 аминокислот.

9. Машиночитаемый носитель данных по п. 6, в котором программа дополнительно содержит инструкции для идентификации пептидов, которые являются иммуностимулирующими.

10. Машиночитаемый носитель данных по любому из пп. 6-9, в котором комплексы дополнительно отличаются друг от друга одной или более аминокислотной последовательностью белка MHCII и аминокислотной последовательностью Т-клеточного рецептора.

11. Машиночитаемый носитель по любому из пп. 6-9, в котором комплексы содержат различные Т-клеточные рецепторы, где различные Т-клеточные рецепторы представляют по меньшей мере часть репертуара Т-клеточных рецепторов индивида.

12. Способ прогнозирования иммуногенности пептида, включающий:

а) ввод информации о последовательности пептида в компьютерную систему, содержащую программу прогнозирования иммуногенности, содержащую инструкции для:

(ii) вывод балльной оценки;

b) обеспечение выполнения программы прогнозирования иммуногенности; и

c) получение балльной оценки от компьютерной системы.

13. Способ по п. 12, в котором способ включает в себя ввод информации о последовательности для двух или более различных пептидов в компьютерную систему; и получение списка различных пептидов, которые ранжируются в соответствии с их балльными оценками.

14. Способ по п. 13, в котором два или более различных пептидов представляют разные фрагменты одного и того же белка.

15. Способ по п. 14, дополнительно включающий рассмотрение списка различных пептидов, чтобы идентифицировать иммуностимулирующий фрагмент белка.

16. Способ по п. 15, дополнительно включающий изменение аминокислотной последовательности иммуностимулирующего фрагмента, чтобы уменьшить иммуногенность белка при его введении млекопитающему.

17. Способ по п. 15, дополнительно включающий изменение посттрансляционной модификации иммуностимулирующего фрагмента, чтобы уменьшить иммуногенность белка при его введении млекопитающему.

18. Способ по п. 14, дополнительно включающий рассмотрение списка различных пептидов, чтобы определить иммунологически инертный фрагмент белка.

19. Способ по п. 18, дополнительно включающий изменение иммунологически инертного фрагмента, чтобы повысить иммуногенность белка при его введении млекопитающему.

20. Способ по любому из пп. 12-19, в котором процесс вычисления включает процесс вычисления силы взаимодействий между: а) Т-клеточным рецептором и b) пептидом в комплексе, содержащем пептид и белок MHCII.

21. Способ по любому из пп. 12-19, в котором процесс вычисления дополнительно включает процесс вычисления силы взаимодействий между: а) пептидом и b) белком MHCII.

22. Способ по любому из пп. 12-19, в котором процесс вычисления включает процесс вычисления силы взаимодействий между: а) пептидом и b) пептид-связывающей полостью комплекса, содержащего белок MHCII и Т-клеточный рецептор.

23. Способ по любому из пп. 12-19, в котором способ дополнительно включает ввод информации о последовательности белка MHCII и/или Т-клеточного рецептора в систему.

24. Способ по любому из пп. 12-19, в котором указанный пептид представляет собой пептид из вакцины, и способ дополнительно содержит изменение пептида для увеличения иммуногенности вакцины.

25. Способ по любому из пп. 12-19, в котором способ применяется для прогнозирования иммуногенности множества фрагментов белка, связанного с раком, и идентификации фрагмента указанного белка, который, по прогнозам, должен быть иммуностимулирующим.