Den studerende skal kunne skitsere den teoretiske baggrund, anvende og analysere resultatet af beregningsmetoder i forbindelse med forudsigelse af immunresponser. Desuden vil de kunne:
- beskrive T cell receptor (TCR), B cell receptor (BCR) og Major histocompatibility complex (MHC)'s inddragelse i induktionen af et immunrespons
- sammenfatte de strukturelle og genetiske karakteristika ved TCR, BCR og MHC og deres tilsvarende epitoper
- anvende beregningsmetoder til modellering af TCR, BCR og MHC og deres epitopinteraktioner
anvende beregningsmetoder til rationel udformning af vacciner
- anvende, diskutere og kombinere ovennævnte beregningsmetoder i sygdomssammenhæng, dvs. vaccinologi i forbindelse med infektionssygdomme og kræft

Generelle ingeniørkompetencer indgår i en sammenhæng med konkret anvendelse i et gruppebaseret projektarbejde, hvor de studerende er ansvarlige for at planlægge, designe, gennemføre og formidle et projekt. En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:

• At opregne de strukturelle og funktionelle karakteristika ved MHC-klasse I- og II-molekyler og deres respektive antigenbehandlingsveje og ligander
• Beskrive de strukturelle og funktionelle forskelle mellem et antistof/BCR og et TCR
• Identificere relevante immunologiske databaser på internettet og udtrække de ønskede data
• Identificere de anvendte kimlinjegener i en endelig omlægning af antistofkodende gener
• Forklare, hvad en positionsspecifik scorematrix er, og hvordan en PSSM anvendes til at skabe et sekvenslogo ud fra et sæt peptider
• Forklare konceptuelt, hvordan et kunstigt neuralt netværk konstrueres, trænes og forudsigelser foretages, og illustrere deres anvendelse i de forskellige forudsigere
• Generalisere fordele og begrænsninger i forbindelse med anvendelse af prædiktorer for peptid-MHCI/​II-interaktioner og lineære/​konformative B-celleepitoper
• Vælg det rette værktøj til forudsigelse af: i. Peptid-MHCI/II-binding (T-celleepitoper), ii. Lineære/​konformatoriske B-celleepitoper, iii. Interaktion mellem TCR og pMHC-kompleks og IV. T-celle receptor og antistofs struktur
• Anvendelse af forskellige værktøjer til at identificere allelfrekvenser og dækning af vaccinepopulationen
• Anvendelse af webbaserede værktøjer til analyse af TCR- og BCR-repertoirer
• Når præsenteret for en foreslået peptidbaseret vaccine, vurdere og beslutte om den møder kriterier for den korresponderende sygdom og populationsdækning, samt evaluere potentiel effektivitet
• Ved hjælp af den viden, der er opnået i kurset ved anvendelse af in silico-metoder, planlægge, gennemføre og fremlægge et forskningsprojekt med henblik på at designe i. en peptidvaccine, ii. en deimmunisering med et proteinpræparat

Kurset har til hensigt at introducere de studerende til de nyeste metoder inden for computational immunologi.

Der er et stærkt fokus på at introducere metoderne i kontekst med immunologi, som domænespecifikt vidensområde. Ydermere vil introduktionen til teorien bag metoderne blive efterfulgt af praktiske øvelser, så de studerende bliver i stand til selvstændigt at udføre analyser. Kurset dækker immunologisk bioinformatik og computational vaccinologi med udsigt til infektiøse sygdomme, cancer immunoterapi, og autoimmunitet.

Første halvdel af kurset består af forelæsninger og øvelser. I anden halvdel af kurset, vil de studerende udføre projektarbejde. Opgaverne, samt projekterne løses i grupper. Al relevant litteratur vil være tilgængelig via DTU Learn 01. december, 2022