Abstract B025: An agentic platform for designing cancer immunotherapies: From automated variant interpretation to in silico therapeutic validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of personalized cancer immunotherapies is critically hampered by the inability to rapidly interpret the functional consequences of genetic variants, particularly non-coding variants and variants of uncertain significance (VUS). This interpretation bottleneck creates significant delays in designing effective, patient-specific treatments. To address this catastrophic failure, we have developed an agentic platform that automates the end-to-end in silico workflow from variant discovery to therapeutic design and validation. Our platform, CrisPRO.ai integrates a powerful intelligence engine and a generative therapeutic forge, orchestrated by a central command agent. The intelligence engine leverages a state-of-the-art biological foundation model (Evo2) to provide zero-shot, quantitative predictions of variant pathogenicity across the entire genome. This allows for the rapid annihilation of VUS in critical immune-regulating genes and pathways, such as JAK/STAT and PD-L1, by providing a definitive functional score. Furthermore, the engine can perform in silico gene knockouts to identify novel synthetic lethal targets in the tumor microenvironment. The intelligence gathered is then passed to the therapeutic forge, which is commanded to generate novel biologics. Leveraging the model's generative capabilities, the forge can design high-efficacy CRISPR guide RNAs for gene knockout or correction, and even design custom regulatory elements like promoters and enhancers to ensure precise, context-specific expression of therapeutic payloads. Crucially, CrisPRO.ai closes the loop by performing fully computational therapeutic validation. After a pathogenic variant is identified and a corrective therapeutic is designed, the resulting "repaired" sequence is fed back into the intelligence engine. By comparing the pathogenicity scores before and after the intervention, we conduct a complete in silico trial, generating high-tier evidence of therapeutic efficacy. This agentic, closed-loop system represents a paradigm shift, collapsing the timeline for designing and validating personalized cancer immunotherapies from years to hours. Citation Format: Fahad Kiani, Rahima Nayeem. An agentic platform for designing cancer immunotherapies: From automated variant interpretation to in silico therapeutic validation [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Mechanisms of Cancer Immunity and Cancer-related Autoimmunity; 2025 Sep 24-27; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Immunol Res 2025;13(9 Suppl):Abstract nr B025.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».