یافتنی راز چگونگی شناسایی و مبارزه با عفونت‌ها و بیماری‌ها توسط سیستم ایمنی مدت‌ها است که پژوهشگران را در حسرت فرو می‌برد. به ویژه، تعامل بین گیرنده‌های ایمنی تکامل‌یافته (AIRs) مانند گیرنده‌های سلولی T (TCRs) و گیرنده‌های سلولی B (BCRs) با آنتیژن‌ها، یک فرایند پیچیده برای مطالعه بوده است. روش‌های موجود بر اطلاعات دنباله ژنتیکی تکیه می‌کنند و جزئیات ساختاری کلیدی را که قدرت اتصال مشخص می‌کنند را نادیده می‌گیرند، که باعث می‌شود پیش‌بینی دقیق سخت‌تر شود.
با این حال، روشی نوین به نام DeepAIR به وجود آمده است که تحلیل اتصال AIR-آنتیژن را تحول بخشیده است. بر خلاف روش‌های قبلی، DeepAIR ویژگی‌های دنباله و ساختاری AIRs را تجزیه و تحلیل می‌کند و داده‌های ساختاری پیش‌بینی شده توسط AlphaFold2، یک پیش‌بینی کننده ساختار پروتئین بسیار دقیق، را در بر می‌گیرد. با ترکیب اطلاعات دنباله و ساختاری، هدف DeepAIR افزایش دقت پیش‌بینی نحوه اتصال AIRs به آنتیژن‌ها است.
یکی از ویژگی‌های قابل توجه DeepAIR، معیارهای عملکرد آن است. این روش، به‌صورت بالقوه همبستگی بیرسون بالای 0.813 در پیش‌بینی دوستانگی اتصال TCR دارد و مقادیر منطقه زیر نمودار شاخص عملکرد-عملیاتی (AUC) به‌صورت میانگین 0.904 و 0.942 برای پیش‌بینی واکنش‌پذیری اتصال TCR و BCR به ترتیب دارد. این معیارها نشان‌دهنده اثربخشی DeepAIR در پیش‌بینی دقیق قدرت اتصال و واکنش‌پذیری است.
علاوه بر این، DeepAIR توانایی بالقوه‌ای در شناسایی بیماری‌ها نشان داده است. با تجزیه و تحلیل آرایه‌های TCR و BCR، DeepAIR بطور دقیق بیماران مبتلا به بیماری‌های خاصی نظیر سرطان سینه تالابی و بیماری روده التهابی را شناسایی می‌کند. این قابلیت امکانات جدیدی را برای درمان‌های سفارشی ایمنی‌شناسی و فهم به‌تر واکنش‌های ایمنی در بیماری‌های مختلف ایجاد کرده است.
کلیاً، DeepAIR یک قدم مهم به جلو در فهم نحوه عملکرد سیستم ایمنی می‌باشد. با تلفیق اطلاعات دنباله و ساختاری، DeepAIR از روش‌های موجود در پیش‌بینی یکپارچه AIR-آنتیژن عملکرد بهتری دارد. علاوه بر این، قابلیت آن در شناسایی بیماری‌ها در آرایه‌های ایمنی نشان می‌دهد که می‌تواند به درمان‌های سفارشی و توسعه واکسن‌های سازگار کمک کند. با DeepAIR، پژوهشگران قادر هستند تا به فهم عمیق‌تری از ایمنی تطبیق‌پذیر دست یابند که در نهایت منجر به درمان‌ها و مداخلاتی موثرتر خواهد شد.
The source of the article is from the blog klikeri.rs