RNA Foundry 为晚期胰腺癌患者 Yash 开源个性化癌症疫苗设计

rnafoundry.com/yash，由 RNA Foundry 制作。

2025 年 1 月，32 岁的 Yashdeep Bindal 被诊断为 IV 期胰腺癌。他刚在女儿 Maya 出生后重返工作岗位。

在 RNA Foundry，我们正在为 Yash 开发一种个性化癌症疫苗。我们公开他的肿瘤测序数据和我们的疫苗设计，以便其他研究人员帮助改进它。

设计 #2 是我们为 Yash 主导的疫苗设计。 它使用匹配的正常白细胞 DNA 以及肿瘤 DNA 和 RNA 生成。我们共享代码、方法、结果和测序数据访问 说明，以便他人重现该工作并探索替代设计。

设计 #2 结合了 12 个突变、5 个剪接、5 个 CTA/自身和 2 个融合区域。 独立的配对 Mutect2 发现、直接正常证据和肿瘤 RNA 重建支持其突变选择。所有 12 个符合条件的突变区域 均被纳入，没有 top-N 表达加权截断。七个原始突变 靶点在正常 DNA 中被检测到并已移除；AQP3 和 TGFBR2 区域被添加。 患者支持的 SEC/MITD 路由序列和联合优化的顺序/连接子 构成蛋白质，其同义编码采用记录的 PopRNA 设置。 PolyA 及任何下游延伸未指定；核苷酸文件包含 已知上游片段，而非完整分子序列。这是一种研究 方法；欢迎替代分析、抗原选择和设计。

查看主导设计

• 选定抗原和序列。
• 最终蛋白质、 抗原顺序和 组件坐标。
• 已知 RNA 片段、 编码 DNA和 注释 DNA 片段。
• 方法、逐抗原审查 以及与 设计 #1 的比较。
• 连接点检查、 亲水性筛查、 核苷酸验证 和 完成度审计。

FASTA 和 TSV 文件为纯文本。JSON 记录输入、方法和检查。 逐项证据审查保留了稀疏 RNA 支持、RNA 来源不确定性 以及编码器未达成的软折叠目标，同时列出通过的检查。

验证并重现

使用 Python 3.11 或 3.12，从仓库根目录运行：

python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e '.[mrna]'
yash-vaccine verify
yash-vaccine reproduce --output work/design-2-replay

第一条命令检查设计 #2 的记录证据和注释。第二条 根据记录的成本重放选择、联合顺序/连接子优化、独立 连接点检查和同义编码。它逐字节比较选定、蛋白质和 核苷酸输出。两者均不下载患者 reads、运行新的 模型推理或启动云任务。重复原始 reads 处理或模型 推理属于单独范围；设计 #2 指南 记录了 Modal 控制器、依赖项和大数据位置。

yash-vaccine reproduce 默认指向主导的设计 #2。使用 yash-vaccine reproduce designs/initial 查看设计 #1。其 指南和使用指南说明了 早期工作流程。yash-vaccine compare designs/initial designs/design-2 通过稳定区域身份比较 两个完整蛋白质。

制作另一个候选

yash-vaccine init my-candidate

这会在 designs/my-candidate/ 中创建一个 README 和一个起始 run.py。描述你的问题，并使用你需要的任何代码或工具实现你的方法。在有帮助的地方复用我们的数据和辅助工具，或者开发不同的工作流。然后按照其 README 中的说明运行你的脚本，例如：

python designs/my-candidate/run.py

将你的结果与笔记放在一起：抗原表、分析、cassette 或你产出的任何内容。没有必需的配方或流程。一个设计可能包含：

designs/my-candidate/
  README.md          Question, methods, inputs, commands and findings
  run.py             Your analysis (or another script/workflow)
  selected.tsv       Chosen antigens, if produced
  cassette.fasta     Construct, if assembled

要修改主设计 Design #2，请使用其 方法、候选池 和 选定区域 作为你自己脚本的起点。reproduce 检查已记录的主设计；它不是用于变更后抗原集的可配置运行器。

可选的 Design #1 配方运行器 会改变早期的仅肿瘤选择和内部 cassette。它不使用 Design #2 的匹配正常证据，也不产生其完整的 SEC/MITD 和 RNA 阶段。

有为 Yash 设计的疫苗方案吗？提交一个 pull request。 Fork 仓库，创建一个分支，并将你的工作添加到 designs/ 下。包括你选定的抗原及其理由、产出的序列、代码和复现说明以及结果。明确标注未指定的组件。贡献指南 说明了应包含哪些内容以及如何提交。

查找数据和方法

• 临床报告：Stanford 病理/IHC 和 STAMP、Caris 肿瘤分析以及 Guardant360 液体活检 PDF。
• 数据：包含哪些内容、哪些存储在外部以及如何获取。
• 匹配正常 DNA 和 Design #2 数据：最终正常 BAM、限定范围的基因型、配对调用、QC 和精确引用；原始正常 FASTQ 已排除。
• Design #2 方法：主设计背后的科学决策和证据。
• Design #1 方法：在没有匹配正常 DNA 的情况下生成的早期设计。
• 用法：复现我们的候选方案或开发你自己的方法。
• 贡献一个设计：设计 pull request 中应包含的内容。
• 上游阶段：DNA/RNA 发现和原生评分契约。
• AGENTS.md：面向编码代理的简要地图。

其他可探索的方向

共享数据支持这些设计之外的许多方法：

• MHC II 类：II 类呈递和 CD4 T 细胞靶点。
• 免疫原性：在结合评分之外预测 T 细胞反应。
• 加工与呈递：针对预期靶点呈递优化的抗原顺序和连接子，同时兼顾当前不期望的接头结合目标。
• 抗原运输：将当前的 SEC–抗原–MITD 架构与其他路由元件或不含这些元件的 cassette 进行比较。

仓库地图

来源信息映射了输入、模型和验证记录。 大型测序文件和案例分析输出可通过 公共只读端点获取。 下载说明和 文件目录描述了文件、大小和校验和。第三方工具、模型和参考资料 来自其提供方。完整的上游 RNA 模块 未打包提供；本地重放使用随附的证据和记录的预测结果。 必需署名和 保留来源声明涵盖此处使用的材料。