A method of identifying antigen-specific T-cells against at least one neoantigen likely to be presented on the surface of a subject's tumor cells. The peptide sequence of the tumor neoantigen is obtained by sequencing the tumor cells of the subject. Peptide sequences are entered into a machine-learning presentation model to generate the potential for presentation to tumor neoantigens, each of which represents the likelihood that the new antigen will be presented by the MHC allele on the surface of the subject's tumor cells. The subset of new antigens is selected based on the likelihood of presentation. Antigen-specific T-cells for at least one of the neoantigens in a subset are identified. These T-cells can be expanded for use in T-cell therapy. The TCRs of these identified T-cells can also be sequenced and cloned into new T-cells for use in T-cell therapy.대상체의 종양 세포의 표면 상에 제시될 가능성이 있는 적어도 하나의 신생항원에 대해 항원-특이적인 T-세포를 동정하는 방법. 종양 신생항원의 펩타이드 서열은 대상체의 종양 세포를 서열분석함으로써 수득된다. 펩타이드 서열을 기계-학습 제시 모델에 입력하여 종양 신생항원에 대한 제시 가능성을 생성하며, 각각의 제시 가능성은 신생항원이 대상체의 종양 세포의 표면 상의 MHC 대립유전자에 의해 제시될 가능성을 나타낸다. 신생항원의 서브셋은 제시 가능성에 기초하여 선택된다. 서브셋에서 신생항원 중 적어도 하나에 대해 항원-특이적인 T-세포가 동정된다. 이들 T-세포는 T-세포 요법에 사용하기 위해 확장될 수 있다. 이들 동정된 T-세포의 TCR은 또한 서열분석되고 T-세포 요법에 사용하기 위한 새로운 T-세포로 클로닝될 수 있다.
