Personalis已启动其系统性HLA表位排名泛算法(SHERPA)基于机器学习的工具,用于识别和表征癌症NeoAntigens,以及其新稻草呈现得分(Neops),用于预测癌症免疫疗法反应。
Sherpa评估所鉴定的肽的潜在的MHC结合亲和力和稳定性,并将与抗原加工机械和RNA丰度连接的特征掺入,以产生每个检测到的肽的呈现等级。等级决定了给定的新稻草原的相对可能性被呈现和接受免疫病变。综合到公司的下一个平台,该工具允许开发新的新南尼诊断生物标志物,例如其Neops Biomarker,以及Neoantigen靶向个性化癌症疗法。
Personalis'neops将公司的下一个平台的肿瘤基因组和免疫相关分析结合在一起创建复合生物标志物,即该公司认为可以更有效地预测免疫治疗比其他生物标志物。
Neops和Sherpa是 该公司表示,最新套装全面的PuSharmaceutical客户的下一个平台的高级分析发动机套件。