論文の概要: tcrLM: a lightweight protein language model for predicting T cell receptor and epitope binding specificity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16995v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 14:33:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:04:36.074625
• Title: tcrLM: a lightweight protein language model for predicting T cell receptor and epitope binding specificity
• Title（参考訳）: tcrLM : T細胞受容体とエピトープ結合特異性を予測する軽量タンパク質言語モデル
• Authors: Xing Fang, Chenpeng Yu, Shiye Tian, Hui Liu,
• Abstract要約: 抗がん免疫反応はT細胞受容体(TCR)と抗原の結合に依存しており、腫瘍細胞を除去するために適応免疫を誘導する。 本研究では,この課題に対処するために,tcrLMと呼ばれる軽量なマスキング言語モデルを提案する。 我々は,1億以上の異なる配列を持つ最大のTCR CDR3 配列を構築し,これらの配列上で tcrLM を事前訓練する。 その結果、tcrLMは既存のTCR-抗原結合予測法を上回るだけでなく、他の主要なタンパク質言語モデルよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.120928123714289
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• Abstract: The anti-cancer immune response relies on the bindings between T-cell receptors (TCRs) and antigens, which elicits adaptive immunity to eliminate tumor cells. This ability of the immune system to respond to novel various neoantigens arises from the immense diversity of TCR repository. However, TCR diversity poses a significant challenge on accurately predicting antigen-TCR bindings. In this study, we introduce a lightweight masked language model, termed tcrLM, to address this challenge. Our approach involves randomly masking segments of TCR sequences and training tcrLM to infer the masked segments, thereby enabling the extraction of expressive features from TCR sequences. To further enhance robustness, we incorporate virtual adversarial training into tcrLM. We construct the largest TCR CDR3 sequence set with more than 100 million distinct sequences, and pretrain tcrLM on these sequences. The pre-trained encoder is subsequently applied to predict TCR-antigen binding specificity. We evaluate model performance on three test datasets: independent, external, and COVID-19 test set. The results demonstrate that tcrLM not only surpasses existing TCR-antigen binding prediction methods, but also outperforms other mainstream protein language models. More interestingly, tcrLM effectively captures the biochemical properties and positional preference of amino acids within TCR sequences. Additionally, the predicted TCR-neoantigen binding scores indicates the immunotherapy responses and clinical outcomes in a melanoma cohort. These findings demonstrate the potential of tcrLM in predicting TCR-antigen binding specificity, with significant implications for advancing immunotherapy and personalized medicine.
• Abstract（参考訳）: 抗がん免疫反応はT細胞受容体(TCR)と抗原の結合に依存しており、腫瘍細胞を除去するために適応免疫を誘導する。 免疫系が様々な新抗原に反応する能力は、TCRリポジトリの膨大な多様性から生じる。 しかし、TCRの多様性は抗原-TCR結合を正確に予測する上で大きな課題となる。 本研究では,この課題に対処するために,tcrLMと呼ばれる軽量なマスキング言語モデルを提案する。 提案手法では,TCRシーケンスのセグメントをランダムにマスキングし,tcrLMをトレーニングすることにより,TCRシーケンスから表現的特徴を抽出する。 さらに強靭性を高めるため,仮想対人訓練をtcrLMに組み込んだ。 我々は,1億以上の異なる配列を持つ最大のTCR CDR3 配列を構築し,これらの配列上で tcrLM を事前訓練する。 その後、事前訓練されたエンコーダを用いてTCR-抗原結合特異性を予測する。 独立性、外部性、およびCOVID-19テストセットの3つのテストデータセット上でのモデルパフォーマンスを評価した。 その結果、tcrLMは既存のTCR-抗原結合予測法を上回るだけでなく、他の主要なタンパク質言語モデルよりも優れていることが示された。 さらに興味深いことに、tcrLMはTCR配列内のアミノ酸の生化学的性質と位置選好を効果的に捉えている。 さらに、予測されたTCR-ネオ抗原結合スコアはメラノーマコホートにおける免疫療法反応と臨床効果を示す。 以上の結果から,TCR-抗原結合特異性予測におけるtcrLMの有用性が示唆され,免疫療法やパーソナライズドメディカルの進歩に重要な意味を持つと考えられた。

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