AI 辅助表位筛选

AI 辅助表位筛选 (AI-Assisted Epitope Screening) 是计算生物学与现代免疫学的交叉前沿领域，利用 深度学习 和 结构生物学 算法从海量抗原数据中快速识别能够诱导强效免疫应答的特异性片段。相比传统实验筛选，AI 能在数秒内预测数百万个候选肽段与 MHC 分子 或 抗体 的结合亲和力，极大缩短了 广谱疫苗 和个体化肿瘤 新抗原 (Neoantigen) 疫苗的开发周期。

AI 表位筛选档案

In silico Epitope Prediction · 核心档案

核心任务：精准预测分子相互作用

核心算法模型
预测对象	T 细胞表位 / B 细胞表位
底层技术	Transformer, CNN
主要工具	NetMHCpan, AlphaFold-Multimer
应用场景
肿瘤免疫	新抗原 预测与定制
传染病防御	广谱疫苗 保守表位筛选
关键指标	结合亲和力 ($IC_{50}$), 免疫原性

技术核心：从序列到结构的跨越

AI 表位筛选经历了从基于序列的简单预测到基于 3D 结构的复杂建模的进化：

• MHC 结合预测 (T 细胞表位)： 利用 Transformer 模型，学习 MHC-I 或 MHC-II 结合槽的偏好规律，预测肽段被呈递在细胞表面的概率。
• 三维构象匹配 (B 细胞表位)： 利用 AlphaFold 等预测技术，识别抗原表面的构象型表位，预测抗体与之结合的稳定性。
• 免疫原性评分： AI 通过学习 免疫组库 数据，判断结合肽段是否真正能够激活 T/B 细胞，而非导致免疫耐受。

AI 筛选在广谱疫苗研发中的价值

任务目标	AI 介入方式	研究收益
识别保守表位	对比数千种病毒变异株，筛选结合最稳定的核心肽段。	实现跨亚型保护，对抗抗原漂移。
抗原性屏蔽设计	通过模拟计算寻找最佳的糖基化位点以掩盖非目标表位。	引导免疫系统攻击 保守表位。

权威参考文献与专家点评

       学术参考文献 [Academic Review]
       

[1] Jurtz, V., et al. (2017). NetMHCpan-4.0: Improved prediction of MHC antigen presentation. Journal of Immunology, 199(9), 3360-3368.
[专家点评]：目前表位预测领域的工业标准模型，证明了集成实验质谱数据对提升预测精度的关键价值。

[2] Bulik-Sullivan, B., et al. (2018). Deep learning improves neoantigen identification. Nature Biotechnology, 36(1), 55-63.
[专家点评]：将深度学习应用于新抗原识别，将筛选准确率提升了近 10 倍。

关键相关概念

• MHC-I/抗原肽： AI 预测 T 细胞应答的最核心物理靶点。
• 新抗原 (Neoantigen)： 癌细胞突变产生的特异性肽段。
• 反向免疫学： 从基因组出发，利用计算手段筛选疫苗靶点的学科。

           AI 辅助表位筛选 · 知识图谱

核心模型	NetMHCpan•AlphaFold•MHCflurry
数据来源	IEDB 数据库•质谱免疫肽组学
应用领域	广谱疫苗研究•肿瘤个体化治疗