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CT

Calcul de Thérapie Cellulaire CAR-T

Découverte de cibles double canal + conception de Binder de novo + validation de structure 3D pMHC

Pipeline de calcul à sec en 5 étapes--du typage HLA + détection de variants à la conception de Binder de novo + validation de structure. Dépasse les limites traditionnelles des scFv, utilisant l'AI pour concevoir des protéines Binder de novo, validé par Nature BME 2024.

3-5 semaines200K-800K/projetCouverture de Capacité 85%

Flux du Pipeline

Boucle de calcul à sec de bout en bout

1
CT1 Typage HLA + Détection de Variants
OptiType + Polysolver double outil typage HLA-I 4 chiffres + GATK Mutect2 variants somatiques + annotation VEP/ANNOVAR
2
CT2 Criblage de Néoantigènes + Minage d'Antigènes de Surface
MHCflurry(14,883 alleles) criblage de néoantigènes + pVACseq + Salmon/DESeq2 minage d'expression différentielle de protéines membranaires spécifiques des tumeurs
3
CT3 Évaluation d'Immunogénicité Toutes Dimensions
Score à 5 dimensions(affinité30%+présentation20%+traitement10%+immunogénicité15%+structure25%) + faisabilité de reconnaissance DeepTCR
4
CT4 Conception de Binder CAR de novo
PXDesign + RFdiffusion + ProteinMPNN conception de séquences candidates de Binder de novo
5
CT5 Validation de Structure + Score
Protenix(pLDDT/ipTM) + Protenix-Dock + PXMeter structure de complexe au niveau atomique + score de docking

Outils Principaux

OptiTypePolysolverGATK Mutect2VEPANNOVARMHCflurrypVACseqSalmonDESeq2RFdiffusionProteinMPNNPXDesignProtenixProtenix-DockPXMeter

Avantages Clés

Découverte de Cibles Double Canal

Criblage de néoantigènes VCF + expression différentielle RNA-seq double canal validation croisée, dépassant les limites mono-canal

Conception de Binder de novo

RFdiffusion + ProteinMPNN conception de Binder de novo, dépassant les goulots d'affinité et de stabilité des scFv

Validation de Structure 3D pMHC

Protenix validation de structure au niveau atomique (pLDDT=95.4, ipTM=0.977), réduisant les faux positifs

Couverture de Capacité

85%

USER SCENE

Comment Cette Technologie Sert les Patients

B2B2C : Via les hôpitaux/médecins, ce pipeline atteint ces scénarios utilisateur final

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