筛选AML免疫原性新抗原的方法及多参数预测模型

本发明涉及生物技术领域，尤其涉及筛选AML免疫原性新抗原的方法和多参数模型。本发明以急性髓细胞白血病(AML)为研究对象，整合大规模AML病人样本的多组学数据，结合机器学习算法，构建了AML免疫原性新抗原的多参数预测模型。该模型相较于现有的利用单一参数筛选新抗原的方法，能够显著提高AML中免疫原性新抗原筛选的准确性和效率，筛选出的具有免疫原性的新抗原靶点，可以帮助研究人员更准确地挑选和设计基于肿瘤新抗原表位的mRNA疫苗，为AML患者提供个性化的精准治疗策略。