一种肿瘤新抗原筛选方法、装置、设备、存储介质及产品

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。