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Arzneimittel-F&E
Tumor-Neoantigen-Vorhersage & Ranking
Project Question
Ein Forschungsteam musste Tumor-Neoantigene für die Immuntherapie-Zielauswahl priorisieren. Die Herausforderung bestand darin, hunderte Kandidatenpeptide nach vorhergesagter Immunogenität und HLA-Bindungsaffinität zu ranken.
Analysis Approach
Kombination aus in-silico-Bindungsvorhersage, Immunogenitäts-Scoring und Populations-HLA-Frequenzgewichtung zur Erzeugung einer gerankten Kandidatenliste mit stützenden Beweisen.
Input Data
- Tumormutationsdaten (VCF)
- Patienten-HLA-Typisierung
- Referenzpeptid-Bibliotheken
Deliverables
- Gerankte Neoantigen-Tabelle
- HLA-Bindungsaffinitäts-Heatmap
- Immunogenitäts-Score-Verteilung
- Kandidatenkurzliste mit Begründung
Repräsentative HLA-Bindungsaffinitäts-Heatmap aus Mock-Daten zur Layout-Demonstration.
Diese Ausgabe repräsentiert den analytischen Ansatz und den Visualisierungsstil. Tatsächliche Projektergebnisse hängen von der Eingabedatenqualität, der Stichprobengröße und der Validierungsstrategie ab.