Cell Sys | 刘琦/梁爱斌发布AI模型TCRBagger，构建肿瘤新生抗原识别新范式，助力肿瘤精准细胞治疗与疫苗研发

背景：肿瘤免疫治疗中，高效识别能激活免疫系统的新生抗原是关键挑战，传统实验方法成本高且效率有限。研究目的：为解决现有模型忽略TCR作用及数据不足导致的泛化性能弱问题，刘琦和梁爱斌团队开发了弱监督学习算法TCRBagger，模拟多TCR协同识别机制，提升新生抗原筛选精度。结论：TCRBagger在预测性能和临床验证中优于主流模型，能有效区分免疫治疗响应者，为个体化肿瘤治疗提供创新AI技术路径。