PreGame算法鉴定广谱抗肿瘤γδ TCR
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PreGame算法鉴定广谱抗肿瘤γδ TCR
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AI 综述
加拿大玛格丽特公主癌症中心Tak W. Mak和Suzanne Trudel团队在Nature发表研究，开发随机森林算法PreGame，从单细胞CITE测序数据中识别携带肿瘤反应性TCR的γδ T细胞（TR γδ T细胞）。该算法以88个TR细胞和361个非肿瘤反应性细胞作为训练集。 据该研究，PreGame在两个前瞻性验证队列中的准确率分别为21/25与100%；将其转导入去除αβ TCR的原代T细胞后，可在体外高效杀伤多发性骨髓瘤细胞。研究还显示，HLA-ABC完全敲除后TCR65不再活化，单一等位基因敲除实验确认其依赖HLA-C。上述准确率与杀伤效果均为该研究报道的结果。
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最新进展10月27日 08:36
Nature：机器学习算法PreGame在多发性骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤γδ T细胞报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- BioArt精选Nature：机器学习算法PreGame在多发性骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤γδ T细胞
加拿大玛格丽特公主癌症中心Tak W. Mak和Suzanne Trudel团队在Nature发表研究，开发机器学习算法PreGame，从单细胞CITE测序数据中识别携带肿瘤反应性TCR的γδ T细胞（TR γδ T细胞）。
10月20日
- BioArtNature：机器学习算法PreGame在多发性骨髓瘤中鉴定广谱抗肿瘤γδ T细胞
加拿大玛格丽特公主癌症中心Tak W. Mak和Suzanne Trudel团队在Nature发表研究，开发随机森林算法PreGame，从单细胞CITE测序数据中识别携带肿瘤反应性TCR的γδ T细胞（TR γδ T细胞）。
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