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基于遷移學習的MHC-I型抗原表位呈遞預測
關鍵詞：免疫治療 新抗原 抗原呈遞 深度學習 遷移學習
摘要：基于新抗原的腫瘤免疫治療,抗原呈遞的準確預測是篩選T細胞特異性表位的關鍵步驟。質譜鑒定的表位數據對建立抗原呈遞預測模型具有重要價值。盡管近年來質譜數據的積累持續增加,但是大部分人類白細胞抗原(humanleukocyte antigen,HLA)分型所對應的多肽數量相對較少,無法建立可靠的預測模型。為此,本研究嘗試利用遷移學習的方法,先利用混合分型的表位數據建立模型以識別抗原表位的共同特征,在此預訓練模型的基礎上再利用分型特異性數據建立抗原呈遞預測模型Pluto。在相同的驗證集上,Pluto的平均0.1%陽性預測值(positive predictive value,PPV)比從頭訓練的模型高0.078。在外部的質譜數據獨立評估上,Pluto的平均0.1%PPV為0.4255,高于從頭訓練模型(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開源網址:https://github.com/weipenegHU/Pluto。
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