Johns Hopkins Kimmel癌癥中心的研究人員已使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，將重要的見(jiàn)解(描述性和描述性)引入對來(lái)自大量T細胞受體測序數據的適應性免疫中。

該團隊將這項技術(shù)作為開(kāi)源軟件進(jìn)行展示。他們的目的是幫助正在努力了解免疫系統對癌癥，傳染病，自身免疫狀況或T細胞受體有助于抵抗的任何其他疾病的臨床研究人員?！蹲匀煌ㄓ崱芬呀?jīng)發(fā)表了該研究報告。

“隨著(zhù)基于測序的技術(shù)變得越來(lái)越普遍，本文中介紹的算法等將在識別和表征相關(guān)生物信號方面找到更多的實(shí)用工具，從而使人們對隱藏在大量數據中的復雜基因組概念有了新的認識，” MD寫(xiě)道。 / PhD候選人John-William Sidhom及其同事。

T細胞受體或TCR是釋放白細胞以對抗并試圖殺死感染的，外來(lái)的和癌細胞的免疫系統成分。

作者將其開(kāi)源軟件包DeepTCR告訴Johns Hopkins的新聞部門(mén)，該軟件使用了監督和無(wú)監督的深度學(xué)習。

約翰·霍普金斯(Johns Hopkins)在新聞中解釋說(shuō)，無(wú)監督方法“允許研究人員以探索性的方式分析其數據，而可能沒(méi)有已知的免疫暴露，而無(wú)監督方法將允許研究人員利用已知的暴露量來(lái)改善模型的學(xué)習。”放開(kāi)。

“結果是……DeepTCR將使研究人員能夠通過(guò)識別賦予T細胞識別和殺死病理細胞功能的受體模式，從而在基礎和臨床科學(xué)中研究T細胞免疫反應的功能。”