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龙图腾网获悉北京悦康科创医药科技股份有限公司申请的专利一种肿瘤新抗原筛选方法、装置、设备、存储介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120708721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511142870.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种肿瘤新抗原筛选方法、装置、设备、存储介质及产品是由王月星;宋更申;康志荣;于飞设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肿瘤新抗原筛选方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种肿瘤新抗原筛选方法、装置、设备、存储介质及产品，该方法包括：获取待测患者的测序数据；对测序数据进行分析处理，生成HLA分型检测结果、TCR序列检测结果以及突变肽段序列集合并输入预先建立的深度学习网络模型，通过深度学习网络模型预测突变肽段序列与MHC分子结合概率，预测TCR与HLA呈递的突变抗原肽段的结合强度；基于突变肽段序列与MHC分子结合概率，以及TCR与HLA呈递的抗原肽段的结合强度，筛选目标肽段序列作为待测患者的肿瘤新抗原。本发明针对每一位肿瘤患者的个性特征进行分析，该方法对所有患者适用，可以避免癌种差异带来的影响，提高肿瘤新抗原预测的准确性。

本发明授权一种肿瘤新抗原筛选方法、装置、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种肿瘤新抗原筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测患者的测序数据，所述测序数据包括肿瘤组织样本的测序数据以及正常组织样本的测序数据； 对所述测序数据进行分析处理，生成HLA分型检测结果、TCR序列检测结果以及突变肽段序列集合； 将所述HLA分型检测结果、所述TCR序列检测结果以及所述突变肽段序列集合输入预先建立的深度学习网络模型，通过所述深度学习网络模型包括的肽段-MHC结合模型预测突变肽段序列与MHC分子结合概率，还通过所述深度学习网络模型包括的TCR-肽段-HLA结合模型预测TCR与HLA呈递的突变抗原肽段的结合强度；所述MHC分子包括MHC-I分子与MHC-II分子； 其中，所述肽段-MHC结合模型包括：第一输入模块，用于输入所述突变肽段序列以及MHC等位基因序列；氨基酸序列嵌入模块，与所述第一输入模块的输出端连接，用于对所述突变肽段序列以及所述MHC等位基因序列进行编码；双向长短期记忆网络编码器，与所述氨基酸序列嵌入模块的输出端连接，用于处理变长的肽段序列和MHC等位基因的氨基酸序列，获得特征向量；第一全连接层模块，与所述双向长短期记忆网络编码器的输出端连接，用于进行特征向量组合并进行分类预测；第一输出模块，与所述第一全连接层模块的输出端连接，用于输出所述突变肽段序列与所述MHC等位基因序列的结合概率； 所述TCR-肽段-HLA结合模型，包括：第二输入模块，用于输入所述突变肽段序列、TCR序列检测结果以及所述HLA分型检测结果；序列编码模块，与所述第二输入模块连接，用于提取所述突变肽段序列、TCR序列检测结果以及所述HLA分型检测结果的局部特征；滑动注意力模块，与所述序列编码模块的输出端连接，用于基于输入的所述局部特征计算空间注意力矩阵以及特征注意力矩阵，并通过滑动迭代更新残基位置；对齐池化层模块，与所述滑动注意力模块的输出端连接，用于将动态生物序列转换为固定长度的特征向量表示；第二全连接层模块，与所述对齐池化层模块的输出端连接，用于基于所述对齐池化层模块输出的特征向量进行分类预测；第二输出模块，与所述第二全连接层模块的输出端连接，用于输出所述TCR与HLA呈递的突变抗原肽段的结合强度； 基于所述突变肽段序列与MHC分子结合概率，以及所述TCR与HLA呈递的抗原肽段的结合强度，筛选目标肽段序列作为所述待测患者的肿瘤新抗原。

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