ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · Nature (machine learning) · 2026-10-26
Набор данных и эталонный тест машинного обучения для точного предсказания связывания Т-клеточного рецептора с pHLA
Оригинальное название: Machine learning dataset and benchmark for accurate T cell receptor–pHLA binding prediction
Предсказание того, как рецепторы Т-клеток связывают комплексы пептид–HLA, является центральной задачей иммунологии и разработки терапевтических средств, а существующие инструменты ограничены неполными данными о последовательностях и смещёнными примерами несвязывания. Авторы создали Hi-TPH — большой иерархический набор данных с методом генерации данных о несвязывании «на лету» — и дообучили на нём семейство белковых языковых моделей (Hi-TPH-PLMs). На внешнем экспериментальном тестовом наборе, полученном в лаборатории, эти модели показали прирост производительности на 19,2% по сравнению с передовыми инструментами, а анализ показал, что вклад HLA в предсказание зависит от наличия полных цепей рецептора Т-клеток.