【科学家设计覆盖免疫全流程的“AI引擎”，更快预测病毒和肿瘤细胞突变，助力疫苗设计和精准免疫治疗】

如果把身体看作一座城市，#病毒# 或#癌细胞# 便是潜在的入侵者，但是否发起反应、反应有多强，取决于免疫系统能否正确识别、有效传达“入侵警报”。而 CD4+ T 细胞免疫过程就像是一整套城市安保系统，涵盖了从侦察、信息传递，到动员反应的层层环节。

最近，澳大利亚莫纳什大学宋江宁教授和#南京理工大学# 於东军教授的联合团队，开发了一种名为 ImmuScope 的弱监督深度学习框架，集成了精确的主要组织相容性复合体 II 类（MHC-II，Major Histocompatibility Complex-II）抗原呈递、CD4+ T 细胞表位和免疫原性预测。 

其作用相当于高智能的“安保指挥中心”，通过分析成千上万种“可疑信号”（抗原肽段），判断它们是否能被展示给 CD4+ T 细胞、是否能激发真正的免疫反应。不仅告诉系统“这里有问题”，更进一步预测“这个问题是否严重、是否值得启动响应”。

也就是说，ImmuScope 不是在前线作战，而是在幕后决策，它像一个会学习、会判断的免疫情报分析系统，帮助人们在面对癌症或病毒变异时，更快、更准地找出哪些目标应该被优先“通缉”（可能的突变），有望为新型疫苗设计、肿瘤新抗原筛选以及自身免疫疾病相关表位的识别等实际应用场景提供辅助。

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