English(EN) Improving Sample Efficiency in Peptide-HLA Binding Prediction with Hybrid Quantum-Classical Neural Networks

混合量子-经典网络提升肽-HLA结合预测能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-18 04:00

研究人员开发了一种混合量子-经典神经网络（HQNN），旨在提高肽-HLA结合预测的效率。这对于在训练数据有限的情况下识别个性化癌症免疫疗法中的新抗原至关重要。HQNN集成了生物特征编码、量子特征提取器和量子分类器，在两种HLA等位基因（A*02:01和B*07:02）上，针对不同大小的训练数据集，其性能均优于经典的CNN基线模型。研究表明，即使在实际量子硬件噪声水平下，这些混合架构也能为低数据场景下的免疫信息学任务提供实际的样本效率提升。 AI

影响通过提高免疫疗法靶点识别的效率，有潜力改进药物发现和个性化医疗。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Chenyan Jia, Cong Guo, Siyue Chen, Pengpeng Ye, Xiaochun Chen · 2026-09-18 04:00

利用混合量子-经典神经网络提高肽-HLA结合预测的样本效率

arXiv:2609.19642v1 Announce Type: cross Abstract: Peptide-HLA binding prediction is a critical step in neoantigen identification for personalized cancer immunotherapy and holds significant clinical value. However, the training data available for many HLA alleles are extremely lim…

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