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一种机器学习模型，基于来自多种人类肿瘤类型的已知新表位，对候选HLA I类新抗原进行排序( A machine learning model for ranking candidate HLA class I neoantigens based on known neoepitopes from multiple human tumor types )
Jared J. Gartner Maria R. Parkhurst Alena Gros Eric Tran Paul F. Robbins
主要组织相容性复合物(MHC)Ⅰ类呈现的肿瘤新表位被肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)识别，并被过继T细胞治疗靶向。确定肿瘤细胞中哪些突变的新表位能够被T细胞识别，有助于开发肿瘤特异性的、基于细胞的治疗方法，并为研究抗肿瘤反应提供依据。在这里，我们通过使用下一代测序数据和来自转移癌个体的由HLA I类限制性TIL识别的185个新表位的数据集来生成I类候选新表位的排序算法。随机森林模型分析表明，与单独使用预测的HLA结合相比，包含影响表位呈现和识别的多个因素增加了输出敏感性和特异性。排名分数输出提供了一组可能作为治疗靶点的I类候选新抗原，并提供了一种工具，以促进旨在开发更有效的免疫疗法的体外和体内研究。
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