«`html
Продвижение в области прогнозирования специфичности TCR: от кластеризации до языковых моделей белков
Недавние достижения в области секвенирования иммунной системы и экспериментальных методов создают обширные данные о репертуаре T-клеточных рецепторов (TCR), позволяя создавать модели для прогнозирования специфичности связывания TCR. T-клетки играют роль в адаптивной иммунной системе, оркестрируя целенаправленные иммунные ответы через TCR, распознающие несобственные антигены от патогенов или больных клеток. Разнообразие TCR, необходимое для распознавания разнообразных антигенов, генерируется через случайное перестроение ДНК, включая сегменты генов V, D и J. В то время как теоретическое разнообразие TCR чрезвычайно высоко, фактическое разнообразие в индивиде много меньше. TCR взаимодействуют с пептидами на комплексе главной гистосовместимости (pMHC), при этом некоторые TCR распознают многочисленные комплексы pMHC.
Применение моделей для прогнозирования специфичности связывания TCR
Исследователи из IBM Research Europe, Института вычислительных наук о жизни при Университете прикладных наук в Цюрихе и Медицинской школы Йель обозревают эволюцию вычислительных моделей для прогнозирования специфичности связывания TCR. Подчеркивая машинное обучение, они рассматривают ранние подходы к кластеризации без учителя, обученные модели и трансформационное влияние языковых моделей белков (PLM) в биоинформатике, особенно в анализе специфичности TCR. Обзор затрагивает проблемы смещения набора данных, проблемы обобщения и недостатки проверки модели. Он подчеркивает важность улучшения интерпретируемости модели и извлечения биологических идей из больших сложных моделей для улучшения прогнозирования связывания TCR-pMHC и революционизации разработки иммунотерапии.
Вызовы и будущие направления
Данные о специфичности TCR поступают из баз данных, таких как VDJdb и McPas-TCR, но у этих наборов данных есть существенные ограничения. Секвенирование больших объемов имеет высокую производительность и экономично, но не может обнаружить сопряженные α и β цепи, в то время как одноклеточные технологии, способные это делать, являются дорогостоящими и недооцененными. Большинство наборов данных сосредоточены на ограниченном количестве эпитопов, преимущественно вирусного происхождения и связанных с общими аллелями HLA, что показывает значительное смещение. Кроме того, отсутствие отрицательных данных усложняет разработку моделей обучения с учителем. Генерация искусственных отрицательных пар вносит смещения, а высокопроизводительные модели могут запоминать последовательности, приводя к излишне оптимистичным результатам. Обеспечение того, чтобы сгенерированные отрицательные пары точно отражали истинные небиндивные распределения, остается вызовом.
С 2017 года моделирование специфичности TCR значительно эволюционировало, начиная с методов кластеризации без учителя. Начальные модели, такие как TCRdist и GLIPH, группировали TCR на основе сходства последовательностей и биохимических свойств. Эти методы показали, что последовательности TCR содержат ценную информацию о специфичности, но они столкнулись с сложными нелинейными взаимодействиями. Это привело к разработке обученных моделей, которые использовали техники машинного обучения для лучшей обработки увеличивающейся сложности данных. Ранние обученные модели, включая TCRGP и TCRex, использовали классификаторы, такие как гауссовские процессы и случайные леса, для прогнозирования специфичности TCR. Тем временем подходы, основанные на нейронных сетях, такие как NetTCR и DeepTCR, использовали передовые архитектуры для улучшения предсказательной точности.
Введение PLM отметило последний прогресс в предсказании специфичности TCR. Основанные на архитектурах трансформера, эти модели были обучены на обширных наборах данных о последовательностях белков, достигнув замечательной производительности в различных задачах, связанных с белками. Например, TCR-BERT и STAPLER использовали модели на основе BERT, настроенные на классификацию TCR и антигена, демонстрируя эффективность PLM в захвате сложных последовательных взаимодействий. Несмотря на свой успех, остаются вызовы в решении лексической многозначности и улучшении интерпретируемости модели. Будущие улучшения в оптимизации встраивания и адаптации методов интерпретации, специфических для последовательностей белков, критичны для дальнейших прогрессов в предсказании специфичности TCR.
Заключение и практическое применение
Точное предсказание специфичности TCR важно для улучшения иммунотерапий и понимания аутоиммунных заболеваний. Ограниченные и предвзятые данные, в частности информация об эпитопах, создают вызовы для текущих моделей, затрудняя обобщение на новые эпитопы. Прогрессы в машинном обучении, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, перенос обучения и PLM, значительно улучшили модели прогнозирования TCR, но остаются вызовы, особенно в предсказании специфичности для новых эпитопов. Бенчмарки, такие как IMMREP22 и IMMREP23, подчеркивают трудности в справедливом сравнении моделей и обобщении. Адаптация моделей TCR для прогнозирования BCR, которое включает нелинейные эпитопы и сложные антигенные взаимодействия, представляет дополнительные вычислительные вызовы.
Проверьте исследование. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Твиттер и присоединиться к нашему каналу в Телеграме и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Опубликовано на MarkTechPost.
«`
