Cancer3.AIAI w onkologiiModele AI › NetMHCpan-4.1
Model do zadania Tylko API / hosting Tylko do badań immunopeptidomics

NetMHCpan-4.1 4.1

Referencyjny pan-alleliczny model prezentacji antygenu przez MHC klasy I: jedna niewielka sieć obsługuje ponad 11 000 cząsteczek MHC, bo opis rowka jest częścią wejścia — 34-literowa pseudosekwencja obok peptydu.

W skrócie

TwórcaHealth Tech, Technical University of Denmark (Nielsen lab)
Wersja4.1
Wydanie2020-05-22
Licencjafree for academic use; commercial licence required (DTU)
DostępnośćTylko API / hosting
RodzajModel do zadania
Status regulacyjnyTylko do badań
Parametrysmall by modern standards — the point of this model is representation, not scale

Co robi

Bierze peptyd (8–14 aa) i allel HLA i odpowiada, czy ta para pojawi się na powierzchni komórki. Wynikiem jest %Rank — pozycja peptydu na tle losowych peptydów naturalnych dla tego konkretnego allelu (0,5% silne wiązanie, 2% słabe) — oraz przewidziany dziewięcioliterowy rdzeń i jego położenie.

Ważne zastosowania w onkologii

Domyślny pierwszy filtr w potokach neoantygenowych dla zindywidualizowanych szczepionek mRNA: zawęża tysiące zmutowanych peptydów do kilkudziesięciu wartych sprawdzenia na komórkach pacjenta.

Zadania, typy danych i nowotwory

NowotwórWiele nowotworów
Wejście9-aa binding core + 34-aa HLA pseudosequence, BLOSUM50-encoded (43 × 20 = 860 numbers) plus length/insertion/deletion features
Wyjścietwo output neurons: predicted binding affinity and ligand probability; reported as %Rank

Architektura

Rodzinafeed-forward neural network ensemble (NNAlign_MA)
Szkieletone hidden layer of 56 or 66 neurons; ensemble (4.0: 100 networks — 2 architectures × 5 cross-validation splits × 10 seeds)
Parametrysmall by modern standards — the point of this model is representation, not scale
Pretreningsupervised on binding affinity + MS-eluted ligands, with motif deconvolution of multi-allelic samples during training

Pseudosekwencja

  • 34 pozycje wybrane ze struktur krystalicznych: bliżej niż 4 Å od peptydu ORAZ polimorficzne między allelami. Allel przestaje być nazwą, a staje się 34-literowym słowem — i dlatego da się przewidywać dla alleli bez ani jednego pomiaru.

Zmienna długość

  • Wszystko sprowadza się do rdzenia dziewięcioliterowego przez przeszukiwanie wstawek i wycięć i wybór wariantu z najwyższą oceną; model podaje, który rdzeń wybrał.

Dwie głowy, jedna wspólna warstwa

  • Pomiary powinowactwa i peptydy ze spektrometru mają osobne neurony wyjściowe, ale wspólną warstwę ukrytą, więc szeroki przekrój alleli z probówki i prawdziwy sygnał prezentacji uczą jednej reprezentacji.

DEKONWOLUCJA MOTYWÓW (NNAlign_MA).

  • Po 20 iteracjach rozgrzewki na danych jednoallelicznych każdy peptyd z próbki wieloallelicznej trafia do allelu z najwyższą oceną spośród tych, które ta próbka faktycznie ma, z wyrównaniem skal, żeby allel „hojny” nie zagarnął wszystkiego.

Dane treningowe

13 245 212 punktów danych treningowych — ale tylko około 850 tysięcy to pomiary laboratoryjne (powinowactwa i peptydy ze spektrometru). Reszta to losowe peptydy naturalne z UniProt przyjęte za negatywne, około 94% zbioru: spektrometria nigdy nie zwraca prawdziwych negatywów, więc trzeba je założyć.

Rozmiar zbioru treningowego~850,000 measured peptides (+ assumed negatives to 13.2M points)
InstytucjeIEDB deposits, published mono-allelic and multi-allelic immunopeptidomics studies
Populacje / geografiaallele coverage is heavily skewed: HLA-A*02:01 alone is 24.38% of the IEDB benchmark datasets, and 66.24% of class I molecules have six datasets or fewer
Zgody / pochodzenie danychpublic deposited data; no patient-level identifiers

Powiązane zbiory danych

Ewaluacja

Benchmark / zbiórMiaraWartośćWalidacja zewnętrznaŹródło
MS-eluted ligand prediction vs NetMHCpan-4.0 PPV / AUC clearly improved (paper) tak Źródło
true T-cell epitopes vs NetMHCpan-4.0 AUC comparable — consistent gain only for HLA-B and HLA-C tak Źródło
vaccinia virus epitopes in mice (220 peptides tested experimentally) epitopes recovered in the top 0.04% of predictions over half of the most immunogenic epitopes; 90% required going to 1.3–1.5% of the list tak Źródło
IEDB automated benchmark, eight years ranking among top methods leading methods statistically indistinguishable tak Źródło

Jak uruchomić

Bibliotekastandalone binary / web server (DTU Health Tech)
SprzętCPU; a whole-proteome scan is minutes, not hours
APIhttps://services.healthtech.dtu.dk/services/NetMHCpan-4.1/

Pobranie wymaga formularza licencji akademickiej; binarki nie ma na PyPI ani Hugging Face. Czytaj %Rank, nie surową ocenę — i pamiętaj, że %Rank to pozycja w rankingu, nie prawdopodobieństwo: 0,1% nie znaczy dziesięciokrotnie większej szansy niż 1%.

Status regulacyjny i przeznaczenie

Status regulacyjnyTylko do badań
PrzeznaczenieOprogramowanie badawcze do zawężania listy kandydatów; nie jest wyrobem medycznym ani podstawą decyzji klinicznych.

Źródło →

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

Ograniczenia i błędy systematyczne

  • Odpowiada na pytanie o prezentację, nie o immunogenność: dobrze wystawiony peptyd wciąż może nie trafić na pasujący receptor limfocytu T.
  • Wszystkie negatywne przykłady treningowe są przyjęte, nie zaobserwowane.
  • Dziedziczy skrzywienie spektrometrii: peptydy z cysteiną są 5–10× niedowykrywane, a sama zmiana stężenia rozpuszczalnika ponad dwukrotnie zwiększyła liczbę ligandów dla HLA-A*02 i obniżyła o 25% dla HLA-A*30.
  • Ekspresja nie jest wejściem: model nie wie, czy gen źródłowy jest w tym guzie odczytywany.
  • Rzadkie allele (zwłaszcza HLA-C) przewidywane są przez analogię, a przeciwciało używane do zbierania danych samo preferuje pewne geny.

Źródła

  1. Reynisson B et al. NetMHCpan-4.1 and NetMHCIIpan-4.0. Nucleic Acids Res 2020
  2. Jurtz V et al. NetMHCpan-4.0. J Immunol 2017
  3. Nielsen M et al. NetMHCpan (pseudosequence definition). PLoS ONE 2007
  4. Alvarez B et al. NNAlign_MA. Mol Cell Proteomics 2019
  5. cancer3.ai — Trzydzieści cztery litery zamka (explainer)

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