用于优化肿瘤疫苗抗原对异质性恶性肿瘤的覆盖的方法与流程

文档序号:36652907发布日期:2024-01-06 23:38阅读:24来源:国知局
用于优化肿瘤疫苗抗原对异质性恶性肿瘤的覆盖的方法与流程


背景技术:

0、技术背景

1、癌症是全球死亡的主要病因,占全部死亡的四分之一。siegel等人,ca:a cancerjournal for clinicians,68:7-30(2018)。2018年有1810万新的癌症病例和960万癌症相关死亡。bray等人,ca:a cancer journal for clinicians,68(6):394-424。有许多现有的标准癌症护理疗法,包括消融技术(例如,外科手术和放射疗法)和化学技术(例如,化疗剂)。遗憾的是,此类疗法往往与严重的风险、毒副作用和极高成本以及不确定的功效相关联。

2、癌症免疫疗法(例如,癌症疫苗)已成为有前景的癌症治疗方式。癌症免疫疗法的目标是在使正常组织不受伤害的同时利用免疫系统选择性地破坏癌症。传统的癌症疫苗通常靶向肿瘤相关抗原。肿瘤相关抗原通常存在于正常组织中,但在癌症中过度表达。然而,由于这些抗原经常存在于正常组织中,因此免疫耐受可阻止免疫激活。针对肿瘤相关抗原的若干临床试验未能展现出与标准护理治疗相比持久的有益效果。li等人,ann oncol.,28(增刊12):xii11-xii17(2017)。

3、新抗原代表了癌症免疫疗法的有吸引力的靶标。新抗原是具有个体特异性的非自体蛋白质。新抗原来源于肿瘤细胞基因组中的随机体细胞突变并且不在正常细胞的表面上表达。同上(id.)。由于新抗原只在肿瘤细胞上表达并且因此不诱导中枢免疫耐受,因此靶向癌症新抗原的癌症疫苗具有潜在的优点,包括中枢免疫耐受性的降低和安全性分布的改善。同上。

4、癌症的突变形势很复杂并且肿瘤突变对于每个个体受试者来说一般是独特的。通过测序检测到的大多数体细胞突变都不会产生有效的新抗原。只有肿瘤dna或肿瘤细胞中的一小部分的突变被转录、翻译并被加工成肿瘤特异性新抗原,其具有足以用于设计出可能有效的疫苗的准确性。进一步地,并不是所有的新抗原都具有免疫原性。事实上,自发识别内源性新抗原的t细胞比例为约1%至2%。参见karpanen等人,front immunol.,8:1718(2017)。此外,与新抗原疫苗的制造相关联的成本和时间是巨大的。

5、因此,对用于免疫原性组合物的新抗原候选物进行高效而准确地预测、确定优先顺序和选择仍是一项挑战。因此,对用于表征肿瘤基因组物质以鉴定新抗原、鉴定免疫系统靶向哪些新抗原并选择哪些可能适合于有效的免疫原性组合物的新抗原的综合方法存在重大的尚未满足的需求。


技术实现思路

1、本公开涉及一种用于选择用于个性化(即,受试者特异性)免疫原性组合物的合适的肿瘤特异性肽的新方法,所述个性化免疫原性组合物提供对异质性恶性肿瘤的覆盖。本公开还涉及通过施用包含使用用于选择肿瘤特异性肽的新方法选择的肿瘤特异性肽的免疫原性组合物来治疗有需要的受试者的癌症的方法,以及配制包含针对异质性恶性肿瘤的最佳覆盖选择的肿瘤特异性肽的免疫原性组合物的方法。

2、合适的肿瘤特异性肽是这样的肽,该肽经预测会以足以在受试者内引发免疫应答的量表达、任选地跨越肿瘤表现出足够的多样性,并具有相对高的制造可行性。本发明方法采用从肿瘤序列数据确定的初始肽组并且从中选择一组以用于纳入在个性化免疫原性组合物中,纳入方式使得免疫原性组合物提供跨越不同肿瘤亚克隆的最佳覆盖,同时在诸如细胞表面呈递、结合亲和力和免疫原性应答的其他质量因素方面也表现良好。由于最终产品中只可能包含一定数目的肽的约束,因此优化肽选择是特别重要的。

3、本发明技术利用肿瘤中存在的肽列表、肿瘤中存在的亚克隆列表以及肽与亚克隆之间的映射,所述映射指示给定肽属于给定亚克隆的概率。基于目标函数从肽列表中选择肽组,所述目标函数旨在于最大化与跨越亚克隆列表中所有亚克隆的亚克隆评分的总和或乘积相对应的值。单个亚克隆的亚克隆评分是基于所选肽中的至少一个肽属于单个亚克隆的概率。单个亚克隆的亚克隆评分是基于所选肽中的至少一个肽属于单个亚克隆的概率,并且可被用于估计或预测突变可能如何在肿瘤内聚集在一起。在一些实施方案中,单个亚克隆的亚克隆评分至少部分地基于跨越所选肽组的各个肽-亚克隆评分。单个肽-亚克隆评分至少部分地基于所选肽组中的单个肽属于单个亚克隆的概率。单个肽-亚克隆评分至少部分地基于所选肽组中的单个肽属于单个亚克隆的概率,并且可与癌症细胞分数或细胞患病率相关联。根据一个示例,细胞分数可表示含有突变的癌症的分数(例如,突变a存在于约50%的癌症中,突变b存在于约25%的癌症中,并且突变c存在于约25%的癌症中)。单个肽-亚克隆评分另外可至少部分地基于单个肽的质量评分,所述质量评分包括肽的各种其他特性,诸如呈递概率、结合亲和力和/或免疫原性应答。细胞患病率或细胞分数可作为层次结构重新组织成系统发育关系(phylogenies),从而指示突变是否在存在其他突变的情况下发生,或者该突变是否是间断地发生的。

4、至少部分地基于本发明技术而配制的免疫原性组合物可包含至少约10种肿瘤特异性新抗原或至少约20种肿瘤特异性新抗原。该肿瘤特异性新抗原可由短多肽或长多肽编码。该免疫原性组合物可包含核苷酸序列、多肽序列、rna、dna、细胞、质粒、载体、树突状细胞或合成长肽。免疫原性组合物可进一步包含佐剂。

5、本公开还涉及治疗有需要的受试者的癌症的方法,所述方法包括施用个性化免疫原性组合物,所述个性化免疫原性组合物包含使用本文描述的方法选择的一种或多种肿瘤特异性新抗原。本文公开的方法可适于治疗任何数目的癌症。肿瘤可来自黑色素瘤、乳腺癌、卵巢癌、前列腺癌、肾癌、胃癌、结肠癌、睾丸癌、头颈癌、胰腺癌、脑癌、b细胞淋巴瘤、急性髓细胞性白血病、慢性髓细胞性白血病、慢性淋巴细胞性白血病、t细胞淋巴细胞性白血病、膀胱癌或肺癌。优选地,癌症是黑色素瘤、乳腺癌、肺癌和膀胱癌。



技术特征:

1.一种用于从受试者的肿瘤选择用于受试者特异性免疫原性组合物的肿瘤特异性新抗原的方法,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其中所述目标函数的所述约束将所述表位组中的所述表位数目限制于表位的预定最大数目。

3.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述表位到亚克隆的映射包括对于表位与亚克隆的每个组合而言的所述表位属于所述亚克隆的概率。

4.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述单个亚克隆的所述亚克隆评分至少部分地基于跨越所述所选表位组的各个表位-亚克隆评分,其中单个表位-亚克隆评分至少部分地基于所述所选表位组中的单个表位属于所述单个亚克隆的概率。

5.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述表位列表中的每个表位具有质量评分。

6.如权利要求5所述的方法,其中所述单个表位-亚克隆评分至少部分地基于所述单个表位的所述质量评分。

7.如权利要求5或6中任一项所述的方法,其中所述单个表位的所述质量评分在包括端值在内的从0至1的范围内,并且其中所述单个表位-亚克隆评分是所述单个表位的所述质量评分与所述单个表位属于所述单个亚克隆的所述概率的乘积。

8.如权利要求5、6或7中任一项所述的方法,其中所述表位列表中表位的所述质量评分是基于所述表位的呈递概率、结合亲和力或免疫原性应答中的一者或多者。

9.如权利要求5、6、7或8中任一项所述的方法,其中所述质量评分至少部分地根据mhci类机器学习模型、mhc ii类机器学习模型、可制造性,或一个或多个纳入标准确定。

10.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述约束规定所述所选表位组的最大总权重,并且所述列表中的每个表位被分配了权重。

11.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述表位列表中的每个表位被同等地加权。

12.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述表位列表中的每个表位被分配了权重1。

13.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述目标函数的所述最大值是所述亚克隆列表中的亚克隆数目。

14.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述目标函数的所述最大值为1。

15.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

16.如权利要求15所述的方法,所述方法进一步包括:

17.如权利要求15所述的方法,所述方法进一步包括:

18.如权利要求15所述的方法,所述方法进一步包括:

19.如权利要求15所述的方法,所述方法进一步包括:

20.如权利要求19所述的方法,其中所述梯度下降技术包括随机技术。

21.如权利要求15所述的方法,其中所述梯度下降技术包括自适应步长技术。

22.如权利要求1-14中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

23.如权利要求1-14中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

24.如权利要求1-14中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

25.如权利要求24所述的方法,其中当所述所选表位组中的所述表位数目达到表位的所述最大数目时,满足所述停止条件。

26.如权利要求24所述的方法,其中当所述所选表位组中的所述表位数目达到所述表位列表中的表位数目时,满足所述停止条件。

27.如权利要求1-14中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

28.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中至少部分地基于来自所述亚克隆列表的亚克隆存在于所述肿瘤中的概率来确定所述亚克隆存在于所述肿瘤中。

29.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中表位的所述最大数目为18、19或20。

30.如前述权利要求中任一项所述的方法,其中所述表位列表中的每个表位满足一个或多个纳入标准。

31.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

32.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

33.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

34.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

35.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

36.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

37.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

38.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

39.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

40.如前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法进一步包括:

41.一种向受试者施用权利要求39或40所述的受试者特异性免疫原性组合物的方法。

42.一种用于提供用于受试者特异性免疫原性组合物的表位组的方法,所述方法包括:

43.如权利要求42所述的方法,所述方法进一步包括:

44.如权利要求42或43中任一项所述的方法,其中确定所述表位到亚克隆的映射包括确定对于表位与亚克隆的每个组合而言的所述表位属于所述亚克隆的概率。

45.一种用于提供用于受试者特异性免疫原性组合物的表位组的方法,所述方法包括:


技术总结
本文公开了用于从受试者的肿瘤选择适合于受试者特异性免疫原性组合物的肿瘤特异性新抗原的方法。

技术研发人员:莱恩·克里斯托弗·普莱斯,大卫·赫克曼,弗兰克·威廉·施米茨
受保护的技术使用者:亚马逊科技公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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