一种基于交叉注意力机制的HLA和TCR分子抗原结合特异性预测算法

本发明基于深度学习技术在肿瘤抗原研发中的应用，结合了交叉注意力、自注意力和对抗学习等方法，提出了一种肿瘤抗原与T细胞受体(TCR)/人类白细胞抗原(HLA)结合特异性的算法，包括：序列嵌入、自注意力编码器提取序列特征、交叉注意力提取序列之间共同特征，肿瘤抗原结合预测、交叠训练。本发明首次使用交叠训练技术在肿瘤抗原结合特异性预测领域，交叉注意力分数揭示了肿瘤抗原结合到受体的关键氨基酸位点。总之，该方法标志着朝向全面评估抗原免疫原性的重要一步。