AlphaFold 3 預測 TCR 抗原特異性

現有方法局限

雖然高通量測序已能大規模獲取 TCR 序列，準確對應其抗原特異性仍是挑戰。現有計算方法大多依賴已知抗原的實驗數據或結構資訊，對未曾研究過的抗原表位難以有效外推，泛化能力受限。

三元結構預測

研究團隊應用 AlphaFold 3 預測 MHC、抗原肽與 TCR 三元複合物的結構，據此建立以序列為輸入的通用抗原特異性預測框架，不再要求目標抗原已有結構資訊或數據積累。

數據規模覆蓋

研究覆蓋超過 9000 個具實驗支持的 TCR 與抗原配對，涉及 1000 多個不同抗原表位及 70 多種 MHC I 類與 II 類等位基因，為方法的泛化能力提供了廣泛驗證基礎。

應用與前景

方法透過分析預測結構中的介面位置特徵進行判斷，可為未經研究的表位提供特異性預測，有助推動個性化免疫治療與新抗原發現，未來或應用於治療靶點篩選及疫苗設計等方向。