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CT
CAR-T 细胞治疗计算
双通道靶点发现 + de novo Binder 设计 + pMHC 3D 结构验证
5 步干计算管线——从 HLA 分型 + 变异检测到 CAR Binder 从头设计 + 结构验证。突破传统 scFv 限制，用 AI 从头设计蛋白 Binder，2024 Nature BME 已验证此路线。
3-5 周20-80万/项目覆盖度 85%
管线流程
端到端干计算闭环
1
CT1 HLA 分型 + 变异检测
OptiType + Polysolver 双工具 4 位 HLA-I 分型 + GATK Mutect2 体细胞变异 + VEP/ANNOVAR 注释
2
CT2 新抗原筛选 + 表面抗原挖掘
MHCflurry(14,883 alleles) 新抗原筛选 + pVACseq + Salmon/DESeq2 差异表达挖掘肿瘤特异性膜蛋白
3
CT3 免疫原性全维评估
5 维评分(亲和力30%+呈递20%+加工10%+免疫原性15%+结构25%) + DeepTCR 识别可行性
4
CT4 CAR Binder 从头设计
PXDesign + RFdiffusion + ProteinMPNN 从头设计 de novo 蛋白 Binder 候选序列
5
CT5 结构验证 + 评分
Protenix(pLDDT/ipTM) + Protenix-Dock + PXMeter 原子级复合物结构 + 对接评分
核心工具
OptiTypePolysolverGATK Mutect2VEPANNOVARMHCflurrypVACseqSalmonDESeq2RFdiffusionProteinMPNNPXDesignProtenixProtenix-DockPXMeter
核心优势
双通道靶点发现
VCF 新抗原筛选 + RNA-seq 差异表达双通道交叉验证，突破单通道局限
de novo Binder 设计
RFdiffusion + ProteinMPNN 从头设计蛋白 Binder，突破 scFv 亲和力和稳定性瓶颈
pMHC 3D 结构验证
Protenix 原子级结构验证（pLDDT=95.4, ipTM=0.977），减少假阳性
能力覆盖度
85%CROSS-LAYER
本服务依赖的下层能力
USER SCENE
这项技术如何服务患者
B2B2C：通过医院/医生，这项管线最终落到这些 C 端场景