Forskere har længe været forvirrede over, hvordan immunsystemet identificerer og bekæmper infektioner og sygdomme. Især interaktionen mellem adaptive immunceller (AIRs) som T-celle-receptorer (TCRs) og B-celle-receptorer (BCRs) med antigener har været en kompleks proces at studere. Eksisterende metoder baserer sig på genetisk sekvensinformation og overser afgørende strukturelle detaljer, der bestemmer bindingens styrke, hvilket gør præcise forudsigelser vanskelige.
Dog er der opstået et nyt gennembrud kaldet DeepAIR, som revolutionerer analysen af AIR-antigen bindinger. I modsætning til tidligere metoder integrerer DeepAIR både sekvens- og strukturelle funktioner af AIRs og indarbejder forudsagte strukturelle data genereret af AlphaFold2, en yderst nøjagtig proteinstruktur-prædiktor. Ved at kombinere sekvens- og strukturel information sigter DeepAIR mod at forbedre nøjagtigheden af forudsigelser af, hvordan AIRs binder til antigener.
En af DeepAIR’s bemærkelsesværdige funktioner er dens præstationsmål. Den opnår en høj Pearsons korrelation på 0,813 ved forudsigelse af TCR-bindingsevne og imponerende medianområdet under receiver-operating characteristic curve (AUC)-værdier på henholdsvis 0,904 og 0,942 ved forudsigelse af TCR- og BCR-bindingsevne. Disse målinger demonstrerer effektiviteten af DeepAIR i præcist at forudsige bindingens styrke og evne.
Desuden har DeepAIR vist lovende potentiale inden for sygdomsidentifikation. Ved at analysere TCR- og BCR-repertoire identificerer DeepAIR præcist patienter med specifikke sygdomme som eksempelvis nasopharyngeal carcinoma og inflammatorisk tarmsygdom. Denne evne åbner op for muligheder inden for personlig immunoterapi og en dybere forståelse af immunresponsen ved forskellige sygdomme.
Samlet set repræsenterer DeepAIR et betydeligt skridt fremad i forståelsen af, hvordan immunsystemet fungerer. Ved at integrere både sekvens- og strukturel information overgår DeepAIR eksisterende metoder ved forudsigelse af AIR-antigen bindinger. Desuden antyder dets potentiale for sygdomsidentifikation i immunrepertoiret, at det kunne forbedre personlige behandlinger og udviklingen af skræddersyede vacciner. Med DeepAIR er forskere klar til at opnå en dybere forståelse af adaptiv immunitet, hvilket ultimativt fører til mere effektive behandlinger og indgreb.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es