[发明专利]基于注意力的神经网络用以预测肽结合、呈递和免疫原性

权利要求书

1.一种方法，其包括：

访问表征肽集的肽序列集，已通过处理来自受试者的疾病样品而识别所述肽序列集中的每个肽序列；

访问针对所述受试者的免疫蛋白质复合体(IPC)识别的免疫蛋白质复合体(IPC)序列；

使用基于注意力的机器学习模型的初始注意力子系统中的第一注意力块来处理表示所述肽序列集的肽表示集，并且使用所述初始注意力子系统中的第二注意力块来处理表示所述免疫蛋白质复合体(IPC)序列的IPC表示以生成输出，其中所述输出包括针对对应的肽-IPC组合的相互作用预测、相互作用亲和力预测或免疫原性预测中的至少一者；以及

基于所述输出生成报告。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述肽序列集中的至少一个肽序列包含变体编码序列，所述变体编码序列相对于对应的参考序列包含变体。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中所述处理包括：

接收针对所述肽序列集中的对应的肽序列的所述肽表示集中的肽表示；以及

经由所述第一注意力块将所述肽表示转换为经转换的肽表示，其中所述第一注意力块包括注意力子块集，其中所述注意力子块集中的每个注意力子块包括自注意力层。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述处理包括：

接收所述IPC表示；以及

经由所述第二注意力块将所述IPC表示转换为经转换的IPC表示，其中所述第二注意力块包括注意力子块集，其中所述注意力子块集中的每个注意力子块包括自注意力层。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述肽表示的至少一部分对应于所述肽序列中的单体，并且所述IPC表示的至少一部分对应于所述IPC序列中的单体；并且其中所述处理包括：

使用所述第一注意力块和第一权重集基于所述肽表示来生成经转换的肽表示；

使用所述第二注意力块和第二权重集基于所述IPC表示来生成经转换的IPC表示；以及

使用所述经转换的肽表示和经转换的MHC表示来生成合成表示。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其进一步包括：

嵌入所述肽序列集中的肽序列，以生成针对所述肽序列的经嵌入的肽表示；以及

按位置编码针对所述肽序列的所述经嵌入的肽表示，以生成表示所述肽序列的所述肽表示集中的肽表示。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中：

所述第一注意力块包括注意力子块集；并且

所述注意力子块集中的每个注意力子块包括神经网络，所述神经网络包含至少一个自注意力层。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中：

所述第二注意力块包括注意力子块集；并且

所述注意力子块集中的每个注意力子块包括神经网络，所述神经网络包含至少一个自注意力层。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中：

所述第一注意力块包括第一多个注意力子块；

所述第二注意力块包括第二多个注意力子块；并且

所述第一注意力子块集和所述第二注意力子块集中的每个注意力子块包括神经网络，所述神经网络包含至少一个自注意力层。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中：

所述肽表示集中的肽表示形成使用所述第一注意力块处理的聚合表示的第一部分；并且

所述聚合表示的第二部分表示N-侧翼序列或C-侧翼序列中的至少一者。