肿瘤新抗原预测与免疫治疗评估
Tumor Neoantigen Prediction
整合全外显子测序与转录组数据，通过自动化 pipeline 完成体细胞突变检测、HLA 分型、MHC 亲和力预测和免疫原性评估，输出高置信度候选新抗原排序表，支持肿瘤疫苗和细胞治疗的早期研发决策。
适用场景
- 个性化肿瘤疫苗设计
- TCR-T / CAR-T 靶点筛选
- 免疫检查点抑制剂联合用药策略
- 新辅助治疗响应预测
数据输入
- WES 原始数据（肿瘤+配对正常样本）
- RNA-seq 表达数据
- HLA 分型结果（或从 WES 推断）
- 临床病理信息（可选）
交付输出
- 候选新抗原排序表（含 MHC 亲和力、突变氨基酸位置、表达量）
- 免疫原性评分与置信度分级
- HLA 限制性子集分析
- 标准化 PDF/HTML 报告
分析流程
01
Raw Data QC
Fastq 质控、adapter 去除、质量修剪
02
Alignment
BWA / STAR 比对至参考基因组
03
Variant Calling
Mutect2 / Strelka2 体细胞突变检测
04
HLA Typing
OptiType / HLA-HD 高分辨分型
05
MHC Prediction
NetMHCpan / MHCflurry 亲和力预测
06
Immunogenicity
免疫原性评分、自身抗原过滤、克隆性评估
07
Ranking & Report
多维度加权排序、标准化报告输出
相关案例
新药研发案例
肿瘤新抗原预测与候选排序
面向肿瘤新抗原场景，构建 WES/RNA-seq 自动化分析流程，整合 HLA 分型、MHC 预测、免疫原性评估和候选肽段排序，并衔接 mRNA 设计、IVT、LNP 包封和质量验证。
交付物
- 自动化分析 Pipeline
- 候选新抗原排序表
- mRNA 序列设计方案
- LNP 制备与 QC 记录
- 标准化交付报告