Achilles Therapeutics plc ha annunciato che la nuova applicazione AI dell'Azienda, addestrata con dati reali proprietari, ha superato gli attuali metodi AI e non AI per la previsione dell'immunogenicità dei neoantigeni in una recente analisi, consentendo l'identificazione dei neoantigeni clonali più potenti per le terapie oncologiche personalizzate. Ulteriori dettagli su questa nuova capacità della piattaforma bioinformatica PELEUSo, alimentata dall'AI, saranno presentati in occasione di un prossimo incontro scientifico. Del gran numero di neoantigeni che vengono inizialmente identificati nel tumore di un paziente, solo una parte produrrà risposte di cellule T in grado di fornire benefici clinici.

Achilles ha sviluppato uno strumento AI per consentire l'identificazione prospettica dei neoantigeni più potenti. Il nuovo modulo di classificazione dell'immunogenicità dei neoantigeni di PELEUSo è stato addestrato e validato con i dati di oltre 10.000 neoantigeni, dall'identificazione in-silico all'espansione e alla caratterizzazione di cloni di cellule T reali. Con questo nuovo strumento, la piattaforma PELEUSo è in grado di prevedere con precisione quali neoantigeni hanno maggiori probabilità di generare una potente risposta delle cellule T, supportando la potenziale implementazione della piattaforma nei programmi clinici basati sulle TIL in corso dell'Azienda nel carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC) e nel melanoma avanzati, e in altre modalità, compresi i vaccini oncologici neoantigeni clonali.

L'analisi condotta dal team di Bioinformatica e Data Science di Achilles ha dimostrato che la piattaforma PELEUSo offre prestazioni di classificazione significativamente migliori rispetto ai metodi all'avanguardia attualmente in uso, misurate dall'Area della Caratteristica Operativa del Ricevitore sotto la Curva (ROC AUC). Il ROC AUC valuta le prestazioni di un modello di apprendimento automatico per prevedere i neoantigeni che vengono confermati in vivo. Lo strumento di classificazione dell'immunogenicità AI di PELEUSo è stato sviluppato e addestrato utilizzando dati proprietari del mondo reale, provenienti dal materiale dei pazienti del Material Acquisition Program (MAP) di Achilles, dallo studio CHIRON in corso nei pazienti con NSCLC avanzato e dallo studio THETIS nei pazienti con melanoma ricorrente o metastatico.

Gli attuali metodi di AI sono addestrati su dati disponibili pubblicamente provenienti da fonti come l'Immune Epitope Database (IEDB), una risorsa liberamente disponibile finanziata dal National Institute of Allergy and Infection Disease (NIAID).