真实 pMHC 记录
公开候选肽、HLA 配对与实验免疫原性标签。
AI-DRIVEN THERAPEUTIC VACCINE DESIGN
让真实实验数据，
进入疫苗候选决策。
基于 TESLA 联盟公开的肿瘤新抗原基准数据，展示 peptide–HLA 候选如何被模型排序， 并用患者匹配的 T-cell 实验结果检验候选质量。
真实公开研究数据 · 原型模型 · 非临床诊断或疗效预测工具
LEAD CONSTRUCT
ATYKGVPYEVK
COMPOSITE SCORE
99.3
STATUS
T-cell positive
THE PRODUCT THESIS
不是又一个预测工具，而是候选决策层。
实验验证阳性
由患者匹配 T-cell 实验识别的免疫原性候选。
交叉验证评分
每条记录仅由未见过它的训练折生成排序分数。
OPEN-SOURCE PLATFORM MAP
八个模块，组成端到端疫苗决策系统。
01
SELECTED MODULE
BSD-3-Clause
Antigen Discovery · 抗原发现
INPUTTumor VCF + RNA expression
→
PROCESSVariant annotation & mutant peptide generation
→
OUTPUTCandidate tumor antigens
LAST EXECUTED RESULT
Loading reproducible run…
PLATFORM OUTPUT
AI-ranked personalized vaccine candidate
PUBLIC PATIENT-LEVEL MAIN CHAIN
从真实癌症 VCF，走到可制造候选。
PUBLIC BREAST CANCER SAMPLE
HCC1395 + matched normal HCC1395BL
SELECTED CONSTRUCT EPITOPES
REPRODUCIBLE ARTIFACT
Loading…
VEP-annotated VCF · tumor/normal coverage · RNA expression · pVACtools · MHCflurry · UniProt · DNA Chisel
LIVE WORKFLOW
TESLA · 公开新抗原基准分析
Melanoma + NSCLC · Published cohort
AI 分析管线
等待运行
01
Dataset Ingestion读取公开 peptide–HLA 与标签
714 rows
02
Data Quality序列、HLA 与标签一致性校验
714 valid
03
Feature Engineering序列组成、锚定位点与 HLA
16 alleles
04
Out-of-fold Scoring分组五折交叉验证，避免直接泄漏
714 scored
05
Benchmark Evaluation与实验 T-cell 标签对照
AUC 0.735
DECISION OUTPUT
模型排序，接受真实实验结果检验。
排名PeptideHLAOOF 分数
SELECTED CANDIDATE
TESLA-006
94.2
Epitope
FLTSVINRV
实验验证阳性
患者匹配 T-cell 实验检测到该 peptide–HLA 的免疫识别。
ROC AUC0.735
Average precision0.116
Top 50 阳性召回8 / 33
评估方式Grouped 5-fold OOF
FROM CANDIDATE TO CONSTRUCT
下一步：把真实候选接入 mRNA 构建设计。
5′ Cap
5′ UTR
Signal
ATYKGVPYEVK
Linker
KIYTGEKPYK
3′ UTR
Poly(A)
GC content—
Coding length—
3D fast preview—
Day 60 memory—
WHY THIS CAN COMPOUND
每一次实验，都会让下一次候选选择更聪明。
平台价值不只在模型调用，而在跨项目统一的数据层、决策层和实验反馈层。 这让候选选择从一次性分析，变成可积累的研发系统。
triVax
Decision AI
Decision AI
Patient data
Model scores
Lab validation
Learning loop