ネオアンチゲン予測精度を向上！マルチタスク学習による新手法が論文採択

当研究室(理研)の大学院生・一久和宏さん（筆頭著者）と二階堂愛教授（責任著者）による研究論文「The Effect of Multi-Task Learning on the Prediction of Neoantigen–MHC Class II Binding」が、IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics に採択されました！

本研究では、がん免疫療法において重要な「ネオアンチゲンとMHCクラスII分子の結合予測」の精度向上を目指し、深層学習を用いた新たな手法「MTL4MHC2」を開発しました。特に、実験データが不足しがちなMHCクラスIIに対して、MHCクラスIの豊富なデータを活用するマルチタスク学習を導入することで、従来法を超える高い予測性能を実現しました。がんワクチンの設計支援や個別化医療の発展に向けた計算技術として、大きな応用が期待されます。

論文本文やコードは こちらのGitHub からご覧いただけます。