View Project

Norwegian AI Directory

A machine-learning platform to predict antibody-stimulating neoantigens from liquid biopsies


Description:

I løpet av 2021 har NOI fortsatt å forbedre sin B-celleepitop prediktor. NOI har utviklet «negative data» ved hjelp av ulike fremgangsmåter - noe som utgjør en stor utfordring innen feltet, siden metoder som benyttes for å identifisere og validere B-celleepitoper kun identifiserer positive epitoper, og ikke negative epitoper. NOI har også fortsatt å optimalisere treningsfunksjonene og parameterne for å forbedre predikeringsevnen til programmet. Den forbedrede B-celleepitop prediktoren har blitt benchmarked, og i sammenlikning med 19 andre publiserte prediktorer kom den svært gunstig ut av det ved analyse av uavhengig testdata. Videre har tester nylig utført på COVID-19 spikeprotein vist at algoritmen predikerte 154 av 156 validerte spikeprotein epitoper med en TPR lik 0.987 - noe som viser ypperlig predikeringsevne. NOI har benyttet B-celleepitop prediktoren til å analysere omtrent 3400 drivermutasjoner i 299 kreftdrivergener. For hver drivermutasjon, ble tusener av mulige antistoff/epitop permutasjoner identifisert og analysert. Den fullstendige analysen resulterte i en database av antatte kreftdriverepitoper som kan benyttes til design av skreddersydde bibliotek for antistoff/epitop screeninganalyser. Drivermutasjonene skal nå valideres i Professor Ola Myklebost's laboratorium ved Universitetet i Bergen, for å identifisere epitoper som kan benyttes i utviklingen av en ny form for kreftdiagnostikk basert på flytende biopsier.


Project leader: Trevor Clancy

Started: 2018

Ends: 2022

Category: Næringsliv

Sector: Næringsliv

Budget: 9417340

Institution: NEC ONCOIMMUNITY AS

Address: