Прогресс и проблемы в прогнозировании специфичности TCR: от кластеризации к языковым моделям белков

 Advances and Challenges in Predicting TCR Specificity: From Clustering to Protein Language Models

“`html

Продвижение и преимущества в предсказании специфичности Т-клеточных рецепторов (TCR): от кластеризации до моделей языка белков

Недавние достижения в области иммунного секвенирования и экспериментальных методов генерируют обширные данные репертуара Т-клеточных рецепторов (TCR), позволяя создавать модели для предсказания специфичности связывания TCR. T-клетки играют роль в адаптивной иммунной системе, оркестрируя целенаправленные иммунные ответы через TCR, которые распознают несобственные антигены от патогенов или больных клеток. Разнообразие TCR, необходимое для распознавания разнообразных антигенов, образуется благодаря случайному перегруппировыванию ДНК, включающему сегменты генов V, D и J. В то время как теоретическое разнообразие TCR чрезвычайно высоко, фактическое разнообразие у конкретного индивида намного меньше. TCR взаимодействуют с пептидами на комплексе основной гистосовместимости (pMHC), причем некоторые TCR распознают многочисленные комплексы pMHC.

Эволюция вычислительных моделей для предсказания специфичности TCR

Исследователи из IBM Research Europe, Института вычислительных наук о жизни в Университете прикладных наук Цюриха и Йельской медицинской школы рассматривают эволюцию вычислительных моделей для предсказания специфичности связывания TCR. Подчеркивая машинное обучение, они освещают ранние методы неконтролируемой кластеризации, контролируемые модели и трансформационное воздействие моделей языка белков (PLM) в биоинформатике, особенно в анализе специфичности TCR. Обзор затрагивает смещения наборов данных, проблемы обобщения и недостатки валидации моделей. Он подчеркивает важность улучшения интерпретируемости моделей и извлечения биологических идей из больших, сложных моделей для улучшения предсказаний связывания TCR-pMHC и революционизации разработки иммунотерапии.

Текущие вызовы и практические решения

Данные о специфичности TCR поступают из таких баз данных, как VDJdb и McPas-TCR, но у этих наборов данных есть существенные ограничения. Массовое секвенирование имеет высокую производительность и экономическую эффективность, но не может обнаружить сопряженные α и β цепи, в то время как одноклеточные технологии, способные это сделать, дороги и недостаточно представлены. Большинство наборов данных фокусируются на ограниченном количестве эпитопов, в основном вирусного происхождения и связанных с общими аллелями HLA, что показывает значительное смещение. Кроме того, отсутствие отрицательных данных усложняет разработку контролируемых моделей машинного обучения. Генерация искусственных отрицательных пар вносит смещения, и модели высокой производительности могут запоминать последовательности, приводя к чересчур оптимистичным результатам. Обеспечение того, чтобы сгенерированные отрицательные пары точно отражали истинные небиндящие распределения, остается вызовом.

С 2017 года моделирование специфичности TCR значительно продвинулось, начиная с методов неконтролируемой кластеризации. Начальные модели, такие как TCRdist и GLIPH, группировали TCR на основе сходства последовательностей и биохимических свойств. Эти методы продемонстрировали, что последовательности TCR содержат ценную информацию о специфичности, но столкнулись с сложными нелинейными взаимодействиями. Это побудило к разработке контролируемых моделей, которые использовали техники машинного обучения для лучшей обработки растущей сложности данных. Ранние контролируемые модели, включая TCRGP и TCRex, использовали классификаторы, такие как гауссовы процессы и случайные леса, для предсказания специфичности TCR. Тем временем подходы на основе нейронных сетей, такие как NetTCR и DeepTCR, использовали передовые архитектуры для улучшения точности предсказаний.

Введение моделей PLM отметило последний прорыв в предсказании специфичности TCR. Основанные на архитектурах Transformer, эти модели были обучены на обширных наборах данных последовательностей белков и достигли замечательной производительности в различных задачах, связанных с белками. Например, TCR-BERT и STAPLER использовали модели на основе BERT, настроенные для классификации TCR и антигенов, продемонстрировав эффективность PLM в улавливании сложных взаимодействий последовательностей. Несмотря на свой успех, остаются вызовы в решении лексической многозначности и улучшении интерпретируемости моделей. Будущие улучшения в оптимизации встраивания и адаптации методов интерпретируемости, специфичных для последовательностей белков, критичны для дальнейших прорывов в предсказании специфичности TCR.

Точное предсказание специфичности TCR важно для улучшения иммунотерапий и понимания аутоиммунных заболеваний. Ограниченные и смещенные данные, особенно информация об эпитопах, ставят под сомнение текущие модели, затрудняя их обобщение на новые эпитопы. Прорывы в машинном обучении, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, перенос обучения и PLM, значительно улучшили модели предсказания TCR, но остаются вызовы, особенно в предсказании специфичности для новых эпитопов. Бенчмарки, такие как IMMREP22 и IMMREP23, подчеркивают трудности справедливого сравнения моделей и их обобщения. Адаптация моделей TCR для предсказания BCR, включающего нелинейные эпитопы и сложные взаимодействия с антигенами, представляет дополнительные вычислительные вызовы.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…