AI的T细胞表位预测中的进步可以推动疫苗的发展
作者：by Ragon Institute of MGH, MIT and Harvard
Ragon Institute与MIT的Jameel诊所之间的合作在利用人工智能（AI）方面取得了一个重要的里程碑，以帮助开发T细胞疫苗候选物。
Ragon教师Gaurav Gaiha，医学博士，DPHIL和麻省理工学院教授Regina Barzilay博士，AI诊所的AI和Health的AI领导出版研究自然机器智能引入Munis的深度学习工具，旨在预测CD8+T细胞表位具有前所未有的精度。这种进步有可能加速疫苗针对各种传染病。
该项目标志着Ragon Institute的Mark和Lisa Schwartz AI/ML倡议的主要第一结果，该计划旨在整合人工智能，机器学习和转化免疫学，以预防和治愈全球重要性的传染病。
通过将Gaiha实验室在T细胞免疫学方面的专业知识与Barzilay Lab在AI中的开创性作品相结合，由联合首先作者Jeremy Wohlwend和Ph.D.的Anusha Nathan领导的团队。应对疫苗开发中的长期挑战：外来病原体中T细胞表位的快速准确鉴定。表位是由身体免疫识别的抗原的特定区域细胞并且对于激活靶向免疫反应至关重要。
预测表位的传统方法通常在速度和准确性方面缺乏。通过集成机器学习现在，研究人员可以实现T细胞表位的更快，更有效的鉴定。
Munis使用超过650,000个独特的人类白细胞抗原（HLA）配体和尖端AI体系结构的策划数据集，Munis明显优于现有的表位预测模型。该工具已使用实验数据来自流感，艾滋病毒和爱泼斯坦 - 巴尔病毒（EBV），能够鉴定出经过广泛研究的病毒EBV中的新型免疫原性表位。
值得注意的是，穆尼斯（Munis）的准确性与实验稳定性测定方法相当，这是另一个表位预测的形式，证明了其减轻实验室负担和简化疫苗设计的潜力。
“这是我们在AI和免疫学交集的第一篇论文。通过与Gaiha博士和他的团队的这一合作，我们了解了很多关于这个迷人领域的知识，并对使用AI算法对建模的复杂性的巨大可能性感到兴奋。免疫系统，” Barzilay说。
MUNIS发展的关键因素是免疫学家与计算机科学家之间的合作。合作伙伴关系利用了每个团队的独特技能和专业知识，以确保该工具在解决生物学复杂性方面的有效性。
盖哈说：“这是人工智能的绝妙应用，从计算机科学家和免疫学家分享的见解中受益匪浅。”“信用在于将我们聚集在一起的倡议，这导致了一种令人兴奋的免疫学和疫苗设计的新工具。”
这一突破的含义超出了疫苗研究。通过提供一个可靠的方法为了预测哪些免疫主流表位是免疫系统最容易识别的表位，Munis为癌症T细胞免疫疗法和自身免疫研究的应用奠定了基础。随着全球社区继续面对新兴的传染病，Munis等工具为增强准备提供了希望。
这项创新强调了Ragon研究所在免疫学和技术交集中推进科学的承诺，以挽救生命并促进全球健康。
更多信息：Jeremy Wohlwend等人，深度学习增强了外国病原体中HLA I类呈现的CD8+ T细胞表位的预测，自然机器智能（2025）。doi：10.1038/s42256-024-00971-y
提供MGH，麻省理工学院和哈佛大学
引用：AI的T细胞表位预测的进步可以推动疫苗开发（2025年，1月28日）检索2025年1月29日摘自https://medicalxpress.com/news/2025-01-ai-advancement-cell-epitope-propel.html
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