国内前沿 · 计算-质谱双引擎一体化 · 临床级免疫肽组技术平台
攻克肿瘤新生抗原发现「低丰度、高假阳性、临床转化难」核心痛点
NeoScan双引擎闭环 ｜ 高可信度成药性筛选。
行业痛点：
预测假阳性率高：单纯依赖NGS算法预测，假阳性比例居高不下，大量预测抗原无法通过实验验证，研发资源浪费严重
低丰度抗原易漏检：真正具免疫原性的新生抗原多为低丰度表达，常规质谱灵敏度不足，核心有效抗原极易被遗漏
核心技术-双引擎一体化架构
DIIP™平台采用计算与质谱双引擎联动模式，打破传统“先预测后验证”的串行流程，形成算法迭代与实验验证的双向赋能闭环，从根源提升新生抗原的检出率与可信度。
引擎 | 核心能力 | 关键价值 |
NeoScan多组学计算引擎 | 基于基因组+转录组数据，融合机器学习与免疫学规则模型，完成新生抗原初筛与优先级排序 | 精准识别肿瘤特异性突变，预测HLA亲和力与呈递效率；内置中国人群HLA频率数据库，优化本土适配性 |
NeoScanMS靶向质谱采集引擎 | 基于候选抗原采用靶向质谱采集技术，实现低丰度新生抗原肽的高灵敏度富集与精准鉴定 | 无需合成重标肽即可完成定性验证，验证数据反向迭代优化计算模型，持续提升预测准确率 |
四大核心优势
优势 | 技术内涵 | 客户价值 |
更高检出率 | 双引擎联动+靶向质谱采集，针对性捕捉低丰度新生抗原 | 破解低丰度漏检难题，让真正具免疫原性的稀缺抗原不再被遗漏 |
标准化闭环 | 打通“NGS预测→质谱采集→联合验证”全流程标准化闭环 | 无需重标肽亦可验证，缩短周期、降低成本，支撑规模化筛选 |
全维度成药性评估 | 多组学融合分析+机器学习排序+免疫学规则筛选，多维度综合打分 | 从免疫原性、表达特异性、HLA结合能力全面保障靶点可信度与成药潜力 |
应用场景
【药企端】 • 新生抗原疫苗、TCR-T、TILs等细胞治疗药物靶点发现与验证 • 免疫检查点抑制剂靶点发现、免疫原性与成药性评估 • 膜蛋白/靶点高通量筛选与验证 |
| 【临床端】 • 肿瘤患者个体化新生抗原疫苗定制化靶点筛选 • 免疫治疗疗效预测与患者分层 • 临床科研队列肿瘤新生抗原分析服务 |
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DIIP™新生抗原免疫肽组平台，以计算与质谱的双向技术融合，突破传统新生抗原研发性能瓶颈，打造更适配中国人群的免疫肽组技术平台，为中国免疫治疗创新与精准诊疗落地提供核心技术支撑。
欢迎药企、医院、科研机构洽谈合作，共同推进新一代免疫治疗的研发与临床转化。
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