Cloudneo：患者固有の腫瘍新抗原を識別するためのクラウドパイプライン

概要：次世代シーケンスデータから患者固有の腫瘍ネオアンチゲンを特定するためのクラウドベースの計算ワークフローであるCloudneoを提示します。腫瘍特異的変異ペプチドは、ヒト白血球抗原複合体との相互作用を通じて免疫系によって検出される可能性があり、新抗原の存在は最近、チェックポイント阻害剤療法の抗T細胞免疫および有効性と相関することが示されています。ただし、ゲノムシーケンスデータからネオアンチゲンを特定するコンピューティング機能は、その役割を理解するための制限要因です。この課題は、がんデータセットがますます豊富になるにつれて成長し、ローカルサーバーの保管と分析は面倒になりました。クラウドベースのパイプラインは、データ転送、ストレージ、または計算のためにローカルインフラストラクチャに投資する必要性を排除しながら、新生児の識別のためのスケーラブルな計算機能を提供します。パイプラインは、ポリソルバーまたはフラミナーを使用したヒト白血球抗原（HLA）タイピングの一般的なワークフロー言語（CWL）の実装と、変異ペプチド同定のためのカスタムスクリプトと新抗原予測のためのNetMHCPANを組み合わせた実装です。NCI Cancer Genomics Cloudの7つのBridges Genomics実装を通じて、Amazonクラウドインスタンスでのこれらのパイプラインの有効性を実証しました。 可用性と実装：CWLの実装は、https：//github.com/thejacksonlaboratory/cloudneoにあります。すべての内部ソフトウェアのライセンスを取得したユーザーの場合、CWLおよびSeven Bridges Cancer Genomics Cloud Platform（https://cgc.sbgenomics.com/、推奨バージョン）の統合バージョンは、著者に連絡して取得できます。 連絡先：jeff.chuang@jax.org。 補足情報：補足データは、バイオインフォマティクスオンラインで入手できます。

SUMMARY: We present CloudNeo, a cloud-based computational workflow for identifying patient-specific tumor neoantigens from next generation sequencing data. Tumor-specific mutant peptides can be detected by the immune system through their interactions with the human leukocyte antigen complex, and neoantigen presence has recently been shown to correlate with anti T-cell immunity and efficacy of checkpoint inhibitor therapy. However computing capabilities to identify neoantigens from genomic sequencing data are a limiting factor for understanding their role. This challenge has grown as cancer datasets become increasingly abundant, making them cumbersome to store and analyze on local servers. Our cloud-based pipeline provides scalable computation capabilities for neoantigen identification while eliminating the need to invest in local infrastructure for data transfer, storage or compute. The pipeline is a Common Workflow Language (CWL) implementation of human leukocyte antigen (HLA) typing using Polysolver or HLAminer combined with custom scripts for mutant peptide identification and NetMHCpan for neoantigen prediction. We have demonstrated the efficacy of these pipelines on Amazon cloud instances through the Seven Bridges Genomics implementation of the NCI Cancer Genomics Cloud, which provides graphical interfaces for running and editing, infrastructure for workflow sharing and version tracking, and access to TCGA data. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The CWL implementation is at: https://github.com/TheJacksonLaboratory/CloudNeo. For users who have obtained licenses for all internal software, integrated versions in CWL and on the Seven Bridges Cancer Genomics Cloud platform (https://cgc.sbgenomics.com/, recommended version) can be obtained by contacting the authors. CONTACT: jeff.chuang@jax.org. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.