TumorNeo采用深度学习神经网络的人工智能系统


  1. 使用来自患者常规活检的序列数据来预测与每位患者肿瘤相关的最具治疗相关性的新抗原靶点,相比公开可用的方法,我们在预测肿瘤呈递肽方面的准确性提高了2-3倍;
  2. 引入肿瘤样品的RNA序列作为新抗原有效递呈的质控标准以确保更高的治疗相关性;
  3. 在相同流程模型中,对不同数据处理达到3X-10X的加速;
  4. 对动物模型同样适用;

   
    

已被验证的预测能力

TumorNeoTM(蓝色)处理速度快3-10倍

TumorNeoTM(蓝色)预测新抗原准确率高2倍

    

TumorNeo作为科研服务,用于肺癌非编码区新抗原分析科研课题,

相关成果将发表于重要刊物,验证了TumorNeo系统分析结果的科学性