Cancer3.AIAI w onkologiiModele AI › HLAthena
Model do zadania Tylko API / hosting Tylko do badań immunopeptidomics

HLAthena

Model prezentacji trenowany na peptydomie monoallelicznym 95 linii komórkowych — 186 464 peptydy dla 95 alleli HLA, z czego piętnaście nie miało wcześniej opisanego motywu — czyli na zbiorze, który zmienił tę dziedzinę bardziej niż jakikolwiek pomysł architektoniczny.

W skrócie

TwórcaBroad Institute / Dana-Farber Cancer Institute (Keskin, Wu, Carr labs)
Wydanie2020-01-13
Licencjafree web server; academic use
DostępnośćTylko API / hosting
RodzajModel do zadania
Status regulacyjnyTylko do badań

Co robi

Ocenia pary peptyd–allel, dokładając cechy spoza samego peptydu: ekspresję genu źródłowego i kontekst cięcia, dzięki czemu jego przewidywania bliżej odpowiadają rzeczywistej prezentacji niż narzędzia oceniające samo wiązanie.

Ważne zastosowania w onkologii

Panel alleli pokrywa co najmniej jeden allel u 95% ludzi na świecie osobno dla HLA-A, -B i -C — dlatego „długi ogon” alleli w ogóle się skrócił.

Zadania, typy danych i nowotwory

NowotwórWiele nowotworów
Wejściepeptide + allele + source-gene expression + flanking cleavage context
Wyjściepresentation score / percentile

Architektura

Rodzinaneural network with peptide, expression and cleavage features

Adding expression is what a peptide-only model structurally cannot do; the price is that you need RNA data for the sample.

Dane treningowe

95 linii monoallelicznych B721.221 (31 HLA-A, 40 HLA-B, 21 HLA-C, 3 HLA-G), 186 464 unikalne peptydy, mediana 1860 na allel.

Rozmiar zbioru treningowego186,464 peptides / 95 alleles
InstytucjeBroad Institute, Dana-Farber

Powiązane zbiory danych

Ewaluacja

Benchmark / zbiórMiaraWartośćWalidacja zewnętrznaŹródło
top 0.1% of a 1:999 decoy list PPV reported by the authors at 1:999 — a stricter setup than several competitors use nie Źródło

Jak uruchomić

Bibliotekaweb server
APIhttp://hlathena.tools/

No standalone weights; use the web tool or reuse the published peptidome (see the data card) to train your own model.

Status regulacyjny i przeznaczenie

Status regulacyjnyTylko do badań
PrzeznaczenieDo badań.

Źródło →

Status regulacyjny cytujemy ze wskazanego źródła i może się zmienić. Modele „tylko do badań” nie służą do decyzji klinicznych.

Ograniczenia i błędy systematyczne

  • Tylko przez stronę: nie da się wpiąć w potok offline.
  • Cechy ekspresji wymagają dopasowanych danych RNA, więc nie jest uniwersalnym narzędziem „peptyd na wejściu, ocena na wyjściu”.

Źródła

  1. Sarkizova S et al. A large peptidome dataset improves HLA class I epitope prediction. Nat Biotechnol 2020
  2. cancer3.ai — Trzydzieści cztery litery zamka

Ta strona ma charakter edukacyjny — nie stanowi porady medycznej i nie zastępuje konsultacji z onkologiem. Decyzje diagnostyczne i terapeutyczne podejmuje wyłącznie lekarz specjalista.