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騰訊AI Lab姚建華博士等人在 Science 子刊 Science Advances 上發(fā)表了題為：DeepAIR: a deep-learning framework for effective integration of sequence and 3D structure to enable adaptive immune receptor analysis 的研究論文。

該研究提出了一種名為DeepAIR的深度學(xué)習(xí)框架，有效整合了適應(yīng)性免疫受體（AIR）的序列和三維結(jié)構(gòu)信息，以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)AIR與抗原之間的結(jié)合。

在這項(xiàng)研究中，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為DeepAIR的深度學(xué)習(xí)框架，通過(guò)整合序列和三維結(jié)構(gòu)信息，以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)AIRs與抗原之間的結(jié)合。DeepAIR框架采用了專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的門(mén)控注意力機(jī)制和張量融合機(jī)制，將序列信息和AlphaFold2預(yù)測(cè)的AIR結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行有效融合，從而實(shí)現(xiàn)AIR-抗原結(jié)合預(yù)測(cè)。

在六個(gè)包含T細(xì)胞受體（TCR）和B細(xì)胞受體（BCR）的基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的測(cè)試顯示，DeepAIR在AIR-抗原結(jié)合親和力，AIR-抗原結(jié)合特異性，和免疫組庫(kù)分類(lèi)等三個(gè)任務(wù)上，相對(duì)于現(xiàn)有基于序列的方法實(shí)現(xiàn)了更好的預(yù)測(cè)性能。DeepAIR在預(yù)測(cè)T細(xì)胞受體（TCR）結(jié)合親和力方面，和真實(shí)親和力的皮爾遜相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.813，同時(shí)在預(yù)測(cè)T細(xì)胞受體（TCR）和B細(xì)胞受體（BCR）結(jié)合特異性方面的中位AUC分別達(dá)到0.904和0.942。

此外，DeepAIR還能通過(guò)TCR和BCR免疫組庫(kù)準(zhǔn)確識(shí)別鼻咽癌（NPC）和炎癥性腸?。↖BD）患者。

值得注意的是，DeepAIR框架不僅準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了AIR-抗原結(jié)合親和力，還揭示了與抗原表位結(jié)合的重要區(qū)域。這將有助于更好地理解免疫系統(tǒng)的工作原理，并為免疫療法開(kāi)發(fā)和疫苗設(shè)計(jì)提供新的思路。

總的來(lái)說(shuō)，DeepAIR的開(kāi)發(fā)將有助于提高免疫細(xì)胞受體與抗原結(jié)合預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，為研究適應(yīng)性免疫提供有力支持。此外，DeepAIR還可以幫助科學(xué)家更好地了解適應(yīng)性免疫系統(tǒng)，為免疫治療和疫苗設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。