Fugu-MT 論文翻訳(概要): A large language model for predicting T cell receptor-antigen binding specificity

論文の概要: A large language model for predicting T cell receptor-antigen binding specificity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16995v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 08:36:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 18:50:40.685966
Title: A large language model for predicting T cell receptor-antigen binding specificity
Title（参考訳）: T細胞レセプター-抗原結合特異性予測のための大規模言語モデル
Authors: Xing Fang, Chenpeng Yu, Shiye Tian, Hui Liu,
Abstract要約: 本稿では,モデル一般化の限界を克服するMasked Language Model (MLM)を提案する。具体的には、ランダムにシーケンスセグメントをマスキングし、tcrLMをトレーニングしてマスクセグメントを推論し、TCRシーケンスから表現的特徴を抽出する。実験の結果,tcrLM は独立テストセットと外部検証セットで 0.937 と 0.933 の AUC 値を達成できた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.120928123714289
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The human immune response depends on the binding of T-cell receptors (TCRs) to antigens (pTCR), which elicits the T cells to eliminate viruses, tumor cells, and other pathogens. The ability of human immunity system responding to unknown viruses and bacteria stems from the TCR diversity. However, this vast diversity poses challenges on the TCR-antigen binding prediction methods. In this study, we propose a Masked Language Model (MLM), referred to as tcrLM, to overcome limitations in model generalization. Specifically, we randomly masked sequence segments and train tcrLM to infer the masked segment, thereby extract expressive feature from TCR sequences. Meanwhile, we introduced virtual adversarial training techniques to enhance the model's robustness. We built the largest TCR CDR3 sequence dataset to date (comprising 2,277,773,840 residuals), and pre-trained tcrLM on this dataset. Our extensive experimental results demonstrate that tcrLM achieved AUC values of 0.937 and 0.933 on independent test sets and external validation sets, respectively, which remarkably outperformed four previously published prediction methods. On a large-scale COVID-19 pTCR binding test set, our method outperforms the current state-of-the-art method by at least 8%, highlighting the generalizability of our method. Furthermore, we validated that our approach effectively predicts immunotherapy response and clinical outcomes on a clinical cohorts. These findings clearly indicate that tcrLM exhibits significant potential in predicting antigenic immunogenicity.
Abstract（参考訳）: ヒトの免疫応答はT細胞受容体(TCR)と抗原(pTCR)との結合に依存し、ウイルス、腫瘍細胞、その他の病原体を除去するためにT細胞を誘導する。未知のウイルスやバクテリアに応答するヒト免疫系の能力は、TCRの多様性に起因している。しかし、この膨大な多様性はTCR-抗原結合予測法に課題をもたらす。本研究では,モデル一般化の限界を克服するために, tcrLM と呼ばれるMasked Language Model (MLM) を提案する。具体的には、ランダムにシーケンスセグメントをマスキングし、tcrLMをトレーニングしてマスクセグメントを推論し、TCRシーケンスから表現的特徴を抽出する。一方,モデルのロバスト性を高めるために,仮想対角訓練手法を導入した。現在までに最大のTCR CDR3シークエンスデータセット(2,277,773,840残量)を構築し、このデータセット上で事前訓練したtcrLMを作成しました。実験の結果,tcrLM は独立テストセットと外部検証セットで 0.937 と 0.933 の AUC 値を達成した。大規模なCOVID-19 pTCR結合テストセットにおいて,本手法は最先端手法を少なくとも8%上回る性能を示し,本手法の一般化性を強調した。さらに,臨床コホートに対する免疫療法の効果と臨床効果を効果的に予測できることを検証した。以上より,tcrLMは抗原性免疫原性予測に有意な可能性を示唆した。

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