AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Ilmu hayat · Nature (machine learning) · 2026-10-26
Dataset dan tolok ukur pembelajaran mesin untuk prediksi pengikatan reseptor sel T–pHLA yang akurat
Judul asli: Machine learning dataset and benchmark for accurate T cell receptor–pHLA binding prediction
Memprediksi bagaimana reseptor sel T berikatan dengan kompleks peptida–HLA merupakan tantangan utama dalam imunologi dan perancangan terapi, dan alat yang ada saat ini terbatas oleh data sekuens yang tidak lengkap dan contoh nonpengikatan yang bias. Para penulis membangun Hi-TPH, sebuah dataset hierarkis berskala besar dengan metode on-the-fly untuk menghasilkan data nonpengikatan, lalu melakukan fine-tuning pada sekelompok model bahasa protein (Hi-TPH-PLMs) menggunakan dataset tersebut. Pada set uji wet-lab eksternal, model-model ini mencapai peningkatan kinerja sebesar 19,2% dibandingkan alat terkini, dan analisis menunjukkan bahwa kontribusi HLA terhadap prediksi bergantung pada keberadaan rantai reseptor sel T yang lengkap.