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HiTide House
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提出新的基础模型用于患者特异性癌症免疫疗法
研究人员提出了一种患者特异性免疫学基础模型，以解决癌症免疫疗法中的计算瓶颈。该多模态模型旨在整合包括肿瘤突变、转录组学、HLA基因型和T细胞受体库在内的各种生物数据，以更有效地预测新抗原。与目前处理单个预测任务的方法不同，该模型将学习从肿瘤基因型到免疫识别的完整生物通路，并提供具有校准置信度和生物学证据的候选新抗原排序列表。
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基于Transformer的TransNRank模型提高了新抗原预测的准确性
研究人员开发了TransNRank，一个利用Transformer架构进行更准确新抗原预测的新型深度学习框架。该模型通过采用自注意力机制捕捉复杂的特征上下文和面向正样本的训练目标，解决了数据稀缺和类别不平衡等挑战。在NCI、TESLA和HiTIDE数据集上的实验表明，TransNRank在提高新抗原预测的Top 20召回率方面取得了显著进展，同时大幅缩短了训练时间。研究还确定了锚点突变和TCGA表达水平是关键的预测特征。