종양 신항원 예측·면역 치료 평가
Tumor Neoantigen Prediction
전염색체 시퀀싱과 전사체 데이터를 통합하여 자동화 파이프라인으로 체세포 돌연변이 검출, HLA 분형, MHC 친화도 예측, 면역원성 평가를 수행합니다. 높은 신뢰도의 후보 신항원 랭킹을 출력하여 종양 백신 및 세포 치료의 초기 R&D 의사결정을 지원합니다.
적용 시나리오
- 개인 맞춤형 종양 백신 설계
- TCR-T / CAR-T 표적 스크리닝
- 면역 체크포인트 억제제 병용 전략
- 신보조 요법 반응 예측
데이터 입력
- WES 원시 데이터(종양+대조 정상 샘플)
- RNA-seq 발현 데이터
- HLA 분형 결과(또는 WES에서 추론)
- 임상 병리 정보(선택)
출력
- 후보 신항원 랭킹(MHC 친화도, 돌연변이 아미노산 위치, 발현량 포함)
- 면역원성 점수 및 신뢰도 등급
- HLA 제한적 하위 집합 분석
- 표준화 PDF/HTML 보고서
분석 워크플로
01
Raw Data QC
Fastq QC, 어댑터 제거, 품질 필터링
02
Alignment
BWA / STAR 참조 게놈 얼라인먼트
03
Variant Calling
Mutect2 / Strelka2 체세포 돌연변이 검출
04
HLA Typing
OptiType / HLA-HD 고해상도 분형
05
MHC Prediction
NetMHCpan / MHCflurry 친화도 예측
06
Immunogenicity
면역원성 스코어링, 자가항원 필터링, 클론성 평가
07
Ranking & Report
다차원 가중 랭킹, 표준화 보고서 출력
관련 사례
신약 연구 사례
종양 신항원 예측 및 후보 정렬
종양 신항원 시나리오를 대상으로 WES/RNA-seq 자동화 분석 파이프라인을 구축하여 HLA 분형, MHC 예측, 면역원성 평가, 후보 펩타이드 랭킹을 통합하고 mRNA 설계, IVT, LNP 포접, 품질 검증과 연결합니다.
인도물
- 자동화 분석 Pipeline
- 후보 신항원 랭킹표
- mRNA 서열 설계안
- LNP 제조·QC 기록
- 표준화 인도 보고서