Nat Commun丨蒋庆华/许召春/王平平/孙皓修团队建立在原子水平识别T细胞抗原的人工智能模型，为癌症疫苗提供技术支撑

本文介绍了哈尔滨工业大学和哈尔滨医科大学蒋庆华、许召春、王平平、孙皓修研究团队在Nature Communications期刊上发表的一项研究。该研究开发了一种名为deepAntigen的人工智能模型，旨在精准识别T细胞抗原，为癌症mRNA疫苗设计提供技术支撑。研究背景指出，精准识别T细胞抗原是设计癌症mRNA疫苗的关键，而抗原与TCR的原子间接触是驱动T细胞免疫响应的关键因素。研究目的是揭示抗原与HLA、TCR的原子间相互作用规律，并建立原子水平识别T细胞抗原的人工智能模型。研究团队通过将抗原、HLA和TCR的氨基酸序列转换为原子节点和化学键边的图，利用大规模预训练思想和少样本学习策略，解决了数据不足的问题。实验验证表明，deepAntigen在序列水平和原子水平的预测中均表现出卓越性能，并在肺癌、乳腺癌和胰腺癌中验证了其有效性。