Human Papillomavirus
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AI系统ImmuneAgent加速发现广泛中和抗体
研究人员开发了ImmuneAgent，一个旨在从人类B细胞库中发现广泛中和抗体（bnAbs）的AI系统。该系统整合了多模态推理与持续元学习，并纳入湿式实验反馈，以应对bnAbs稀有和跨不同病毒泛化等挑战。在测试中，ImmuneAgent实现了显著的抗体发现率和可观的bnAb产量，优于现有的计算方法。发现的抗体在预防流感方面表现出疗效，并确定了抗体活性的关键细胞和结构决定因素，这些因素泛化到了如人类偏肺病毒和人乳头瘤病毒等新抗原上。
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HECKTOR 2025挑战赛为头颈癌AI分析设定基准 · 追踪2个来源
HECKTOR 2025挑战赛在前几届的基础上，利用多模态PET/CT影像和电子健康记录，为头颈部癌症的自动化分析建立了基准。该挑战赛涉及来自10个全球中心的1100多名患者，并要求35个注册团队进行肿瘤分割、复发无生存期预测和HPV状态分类。排名前15的参赛作品展示了有希望的结果，算法在分割方面达到了0.75的平均Dice相似系数，在生存期预测方面达到了0.66的一致性指数，在HPV分类方面达到了0.56的平衡准确率。
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AI框架CLEAR-HPV增强了HPV组织学分析的可解释性
研究人员开发了CLEAR-HPV，一个旨在提高用于分析全切片组织病理学图像以检测人乳头瘤病毒（HPV）的AI模型可解释性的新框架。该方法重构了基于注意力的多示例学习模型的潜在空间，以自动发现和映射角化、基底样和基质特征等形态概念。该框架将高维数据压缩为可解释概念的紧凑向量，同时在不同的癌症数据集上保持预测准确性。
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研究人员使用多层网络分析X平台上的HPV疫苗话语重构
本文介绍了一种新的多层网络框架，旨在检测和分析在线错误信息传播。该方法侧重于识别低频信号，并跟踪话语如何随时间被重构和放大。该方法应用于X平台（前身为Twitter）上14年的意大利HPV疫苗相关话语，区分了稳定的、以预防为中心的支持者联盟和新兴的怀疑论者群体。