Utvikling av et bioinformatisk verktøy for prediksjon av neoantigener fra exom sekvensering data
Vaccibody AS ønsker å utvikle pasient-spesifikke terapeutiske kreft vaksiner mot tumor spesifikke antigener – kalt neoantigener – som kommer fra somatiske genmutasjoner som oppstår kun i ondartede kreftsvulster under neoplastisk transformasjon og som ikke vil være tilstede i normalt vev. Med sine prekliniske forsøk, vil Vaccibody få vitenskapelig data som skal brukes til å utarbeide søknader om å gjennomføre to nye kliniske studier i to ulike kreftindikasjoner basert på neoantigener. Med disse pasient spesifikke vaksinene vil flere kreftpasienter få mulighet for å få behandling.
Formålet med dette forsøket er å starte og utvikle et bioinformatisk verktøy for prediksjon av neoantigener fra exom sekvensering data. Prediksjonen av spesifikke og immunogene neoantigener fra en pasients sekvenserte tumor biopsi (sammenlignet med normalt vev) vil være en svært viktig del av utvikling av Vaccibody neoantigen DNA vaksiner. Vaccibody ønsker å utvikle et slikt bioinformatisk verktøy internt for å predikere neoantigener fra exom sekvensering og RNA sekvensering data fra pasienter. Vårt interne bioinformatisk verktøy vil predikere de 10 beste neoantigenene fra alle våre modell tumor muse cellelinjer: B16-F10, CT26, MC38, T3 og LL2 ved hjelp av ulike strategier fra exom sekvensering data fra de 5 modell cellelinjene. Vi vil deretter lage Vaccibody DNA neoantigen vaksiner basert på disse prediksjonene som brukes til vaksinering av mus og vi vil evaluere immunresponsen for hvert enkelt neoantigen for å vurder om immunogene epitoper har blitt valgt.
Forsøkene klassifiseres som lett belastende forsøk. I dette forsøket vil det bli brukt 265 mus. For å teste evnen vaksiner har til å indusere immune responser, er in vivo forsøk i mus det eneste tilgjengelig alternativet. Basert på våre erfaringer med denne type forsøk og andre publiserte studier som beskriver eksperimenter med de aktuelle dyremodellene, tilsier at det hensiktsmessig med det antallet dyr som er skissert for å observere signifikante forskjeller mellom gruppene i forsøket. DNA vaksineringsmetoden vi har valgt å benytte er de siste årene utviklet med kortere pulsmønster og gir derfor mindre smerte både under og etter vaksinering. I tillegg blir dyrene bedøvet med sevofluorane under vaksinering.
Formålet med dette forsøket er å starte og utvikle et bioinformatisk verktøy for prediksjon av neoantigener fra exom sekvensering data. Prediksjonen av spesifikke og immunogene neoantigener fra en pasients sekvenserte tumor biopsi (sammenlignet med normalt vev) vil være en svært viktig del av utvikling av Vaccibody neoantigen DNA vaksiner. Vaccibody ønsker å utvikle et slikt bioinformatisk verktøy internt for å predikere neoantigener fra exom sekvensering og RNA sekvensering data fra pasienter. Vårt interne bioinformatisk verktøy vil predikere de 10 beste neoantigenene fra alle våre modell tumor muse cellelinjer: B16-F10, CT26, MC38, T3 og LL2 ved hjelp av ulike strategier fra exom sekvensering data fra de 5 modell cellelinjene. Vi vil deretter lage Vaccibody DNA neoantigen vaksiner basert på disse prediksjonene som brukes til vaksinering av mus og vi vil evaluere immunresponsen for hvert enkelt neoantigen for å vurder om immunogene epitoper har blitt valgt.
Forsøkene klassifiseres som lett belastende forsøk. I dette forsøket vil det bli brukt 265 mus. For å teste evnen vaksiner har til å indusere immune responser, er in vivo forsøk i mus det eneste tilgjengelig alternativet. Basert på våre erfaringer med denne type forsøk og andre publiserte studier som beskriver eksperimenter med de aktuelle dyremodellene, tilsier at det hensiktsmessig med det antallet dyr som er skissert for å observere signifikante forskjeller mellom gruppene i forsøket. DNA vaksineringsmetoden vi har valgt å benytte er de siste årene utviklet med kortere pulsmønster og gir derfor mindre smerte både under og etter vaksinering. I tillegg blir dyrene bedøvet med sevofluorane under vaksinering.