基于遷移學(xué)習(xí)的MHC-I型抗原表位呈遞預(yù)測
關(guān)鍵詞：免疫治療 新抗原 抗原呈遞 深度學(xué)習(xí) 遷移學(xué)習(xí)
摘要：基于新抗原的腫瘤免疫治療,抗原呈遞的準(zhǔn)確預(yù)測是篩選T細胞特異性表位的關(guān)鍵步驟。質(zhì)譜鑒定的表位數(shù)據(jù)對建立抗原呈遞預(yù)測模型具有重要價值。盡管近年來質(zhì)譜數(shù)據(jù)的積累持續(xù)增加,但是大部分人類白細胞抗原(humanleukocyte antigen,HLA)分型所對應(yīng)的多肽數(shù)量相對較少,無法建立可靠的預(yù)測模型。為此,本研究嘗試利用遷移學(xué)習(xí)的方法,先利用混合分型的表位數(shù)據(jù)建立模型以識別抗原表位的共同特征,在此預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上再利用分型特異性數(shù)據(jù)建立抗原呈遞預(yù)測模型Pluto。在相同的驗證集上,Pluto的平均0.1%陽性預(yù)測值(positive predictive value,PPV)比從頭訓(xùn)練的模型高0.078。在外部的質(zhì)譜數(shù)據(jù)獨立評估上,Pluto的平均0.1%PPV為0.4255,高于從頭訓(xùn)練模型(0.3824)和其他主流工具,包括MixMHCpred(0.3369)、NetMHCpan4.0-EL(0.4000)、NetMHCpan4.0-BA(0.3188)和MHCflurry(0.3002)。此外,在免疫原性預(yù)測評估上,Pluto相對于其他工具也能找到更多的新抗原。Pluto開源網(wǎng)址:https://github.com/weipenegHU/Pluto。
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