新的机器学习工具可以发现对许多不同抗原起反应的免疫受体

不同的疾病有不同的方法来测试一个人是否患有这种疾病。ImmunoML是一个新的开源机器学习平台，它可以在一个血液样本中寻找很多疾病。

“一旦你知道它对一种疾病的作用，就可以很容易地为其他类型的疾病制作诊断工具，”Lonneke Scheffer 说。

“从血液样本中，我们希望能够诊断一个人是否患有疾病。在个体受体水平上，我们希望了解一种特定受体是否对或其他物质具有特异性，”Milena Pavlovic 说。

Scheffer 和 Pavlovic 是奥斯陆大学信息学系的博士研究员。他们是生物医学信息学研究小组的成员，在那里他们开发了免疫机器学习。

预测受体是否与电晕结合

我们免疫系统中的 B 和 T 细胞表面都有小受体。有数百万种不同的受体。

“受体具有一定的 3D 形状，使它们能够粘附到不同的抗原上，”Scheffer 对 Titan.uio.no 说。

“如果我们使用机器学习来分析这些受体，我们希望能够说出这些受体中的每一个都有什么特异性;什么特定的疾病，什么特定的病毒或细菌，甚至是癌症和自身免疫，”Pavlovic 说。

为了使用机器学习来做到这一点，他们需要将 3D 形状的受体翻译成数学语言，翻译成数学表示。受体是蛋白质，所有蛋白质在我们的 DNA 中都有自己的蓝图。

“然后我们正在查看一条扁平的小字母线。这些 DNA 序列是我们输入的，我们可以在计算机中将其翻译成蛋白质序列。要预测受体是否与日冕结合，你真的只需看一个一段文本，你想根据这段文本进行预测，它是否与电晕结合，”Scheffer 说。

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