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    EPIC預測個體化新生抗原序列的優勢

    作者:科肽生物發表時間:2021-12-21瀏覽量:172

     

    EPIP全稱為Epitope Presentation Integrated Prediction,預測抗原能否被MHC-I分子呈遞到細胞表面的邏輯回歸模型,主要結合了抗原模式序列、表達量以及長度等信息進行預測。主流的預測模型使用親和力數據來訓練模型,而EPIP使用了超過18萬條的質譜直接鑒定的被呈遞到細胞表面的抗原多肽。在大規模MS和RNA序列數據集上進行了訓練,使用更先進的機器學習技術,高質量的訓練數據,加上抗原表達量和長度等特征使EPIP的表現要明顯優于主流預測模型。

    EPIC篩選個體化新生抗原多肽序列明顯優于其他方法,平均0.1%PPV為51.59%,而MixMHCpred,NetMHCpan(EL),NetMHCpan(BA)和MHCflurry分別達到36.98%,36.41%,24.67%和23.39%,p值非常顯著(P分別為1.263e-11、1.075e-11、5.267e-15、1.659e-14)

    EPIC與其他方法的預測性能比較

    EPIC預測.png

    a)EPIC和其他可公開獲得的方法在獨立MS數據集上的預測性能。評估數據集來自四個出版物,其中包含總共30個MS數據集,包括16個不同的組織起源和17個HLA等位基因。顯示了這30個數據集的平均PPV 0.1%。EPIC明顯優于其他具有不同表達式過濾閾值(TPM> 0,> 1,> 2)的方法,并且在圖中顯示了TPM> 2的成對P值(成對t檢驗)。b)。EPIC和其他公共可用方法在T細胞反應數據上的精確召回曲線。使用TPM> 0的表達閾值進行其他方法的預測。圖S2顯示了EPIC與TPM> 1和TPM> 2的其他方法的比較。c)EPIC和EDGE對免疫原性SNV的預測性能。根據原始論文的補充數據3c重新計算了EDGE的性能。d)EPIC和EDGE在最小表位上的預測性能。EDGE的表現來自原始紙圖4。

    對于癌癥免疫療法以及其他臨床應用,最終任務通常是預測表位的免疫原性。最近發現,對表位呈遞的準確預測可以顯著改善免疫原性的預測。因此,我們下載了與Bulik-Sullivan等中使用的數據集相同的數據集,該數據集是從先前的四個出版物中收集的包含26種SNV和31種新抗原,其中17種患者的2,023個檢測到的單核苷酸變體(SNV)中已有T細胞應答,以評估我們的方法與其他方法的比較。我們首先問到,EPIC相對于表位呈示的其他公開可用方法而言提高的準確性是否可以轉化為更好的免疫原性預測。為了對此進行量化,我們通過對使用不同方法評分的所有SNV進行排名來繪制精確召回曲線(PRC),其中SNV的評分是SNV生成的所有可能表位的最高評分。EPIC的PRC面積(AUPRC)是其他方法的兩倍以上,并且當我們將表達值閾值1或2 TPM應用于其他方法的預測時,仍保持優勢。正如Bulik-Sullivan等人最初所做的那樣,我們還在排名突變和最小表位(公認的與突變重疊的8-11-mer)的水平上比較了EPIC和EDGE 。在這兩項評估中,EPIC與EDGE相當,尤其是排名前10位和排名前20位的突變和表位。在對突變進行優先排序時,排名前20位,前10位和前5位的免疫原性SNV數量分別為EPIC 18(69.23%),16(61.54 %%)和11(42.31%),以及19(73.08%),18。 (69.23%)和EDGE的12(46.15%)。當優先考慮最小表位時,EPIC在CD20 +識別的表位中排名前15位(48.39%),12位(38.71%)和5位(16.13%)。因此,盡管這是一個更為簡單的模型,但數據比較卻較少對于EDGE,EPIC在基于新抗原的癌癥免疫治療中的免疫原性預測方面也非常有價值,并且相對于其他公開可用的方法而言,具有重大改進。


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    此文關鍵詞: EPIC預測個體化新生抗原序列的優勢,新生抗原多肽設計  

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