Gritstone Edge™
我们免疫疗法的第一个平台是我们对抗原和新抗原的理解,特别是通过人白细胞抗原(HLA)分子在细胞表面上转录,翻译,加工和呈现的平台。因此,T细胞将可见。我们通过使用Gritstone Edge™(我们专有的基于人工智能的平台)来实现这一目标。
包括肿瘤特异性新抗原在内的癌症免疫疗法由于其性质而提出了挑战 - 肿瘤通常具有数百个突变,但只有一小部分突变导致真正的肿瘤特异性新抗原。为了应对这一挑战,我们培训了Edge的新型综合神经网络模型结构,这些构建结构数百万个数据点来自来自各种祖先患者的数百个肿瘤和正常组织样本。这使我们能够使用患者的常规活检中的序列数据来预测哪些突变将产生最有可能通过HLA在肿瘤细胞表面显示的肿瘤特异性新抗原。与公开可用的方法相比,Edge显示出预测肿瘤提出的肽的准确性有显着提高。我们认为,与使用先前方法选择的突变相比,我们的边缘平台选择的突变具有有用的免疫目标的可能性。
针对病毒的疫苗理想地可以在病毒表面产生对全蛋白的中和抗体反应,也可以对病毒蛋白的短片段的T细胞反应,这些抗体反应在病毒感染细胞的表面上显示(一旦在细胞内,病毒是看不见的)到在细胞外运行的抗体)。所有病毒蛋白对人免疫系统都是陌生的,但是HLA仅在细胞表面显示蛋白质的短片段(称为肽),而T细胞可见。主体之间所提供的具体片段会因受试者的HLA类型而异(从概念上类似于某人的血型,但更复杂)。鉴定可以驱动强T细胞反应的关键病毒蛋白片段是Gritstone的边缘平台的输出。