Application of the SLAPNAP statistical learning tool to broadly neutralizing antibody HIV prevention research

Brian D. Williamson; Craig A. Magaret; Shelly Karuna; Lindsay N. Carpp; Huub C. Gelderblom; Yunda Huang; David Benkeser; Peter B. Gilbert

doi:10.1016/j.isci.2023.107595

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Brian D. Williamson Craig A. Magaret Shelly Karuna Lindsay N. Carpp Huub C. Gelderblom Yunda Huang David Benkeser Peter B. Gilbert

출처: Elsevier BV iScience 26(9)

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Combination monoclonal broadly neutralizing antibody (bnAb) regimens are in clinical development for HIV prevention, necessitating additional knowledge of bnAb neutralization potency/breadth against circulating viruses. Williamson et al. (2021) described a software tool, Super LeArner Prediction of NAb Panels (SLAPNAP), with application to any HIV bnAb regimen with sufficient neutralization data against a set of viruses in the Los Alamos National Laboratory's Compile, Neutralize, and Tally Nab Panels repository. SLAPNAP produces a proteomic antibody resistance (PAR) score for Env sequences based on predicted neutralization resistance and estimates variable importance of Env amino acid features. We apply SLAPNAP to compare HIV bnAb regimens undergoing clinical testing, finding improved power for downstream sieve analyses and increased precision for comparing neutralization potency/breadth of bnAb regimens due to the inclusion of PAR scores of Env sequences with much larger sample sizes available than for neutralization outcomes. SLAPNAP substantially improves bnAb regimen characterization, ranking, and down-selection.

#Human immunodeficiency virus (HIV) #Antibody #Neutralizing antibody #Virology #Computational biology #Chemistry #Medicine #Immunology #Biology

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