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[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(2): AI가 암 백신을 설계하는 시대

문제기존 암 신항원 예측은 608개 후보 중 실제 면역 반응을 유도한 비율이 6%에 그쳐, HLA Class II 미고려와 면역 내성 문제로 정확도가 부족했다.
접근KAIST 최정균 교수팀은 항원-MHC 결합을 CNN으로 보는 DeepNeo-MHC, 펩타이드-MHC-TCR 인식을 평가하는 DeepNeo-TCR, B세포 반응성을 학습하는 DeepNeo-BCR을 묶어 Class I·II를 함께 보는 신항원 예측 파이프라인을 만들었다.
결과TCGA 데이터에서 BCR 반응성 점수가 면역 선택 신호와 연관됐고, 임상 코호트에서 치료 반응과 유의미한 상관을 보이며 개인 맞춤형 암 백신 설계 가능성을 끌어올렸다.
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