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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属仁济医院申请的专利基于人工智能的多变病原T细胞表位精准筛选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120600110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511093259.X，技术领域涉及：G16B20/50；该发明授权基于人工智能的多变病原T细胞表位精准筛选方法是由钟怡;蔡慕枫;白诗钰;方建晨设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多变病原T细胞表位精准筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的多变病原T细胞表位精准筛选方法，公开了一种抗原表位预测模型的构建方法，包括：采用单等位基因数据集训练初始模型，建立肽段与MHC分子之间的亲和力预测模型；对多等位基因的洗脱亲和力数据进行标准化处理；结合单等位基因数据集和标准化的多等位基因洗脱亲和力数据训练优化模型，获得用于抗原肽‑MHC亲和力预测的抗原表位预测模型。还公开了抗原表位预测模型的构建系统，以及抗原表位预测方法和多变病原T细胞表位精准筛选的方法和应用。本发明的抗原表位预测方法能够提高抗原表位预测的准确性和广泛性，实现高效且低成本的抗原表位筛选，大幅提升了筛选效率，能够应用于个性化的疫苗设计。

本发明授权基于人工智能的多变病原T细胞表位精准筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种抗原表位预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采用单等位基因数据集训练初始模型，建立肽段与MHC分子之间的亲和力预测模型； S2、利用步骤S1获得的亲和力预测模型对多等位基因的洗脱亲和力数据进行标准化处理，将其转换为单等位基因形式的数据类型，获得标准化的多等位基因洗脱亲和力数据； S3、结合单等位基因数据集以及步骤S2获得的标准化的多等位基因洗脱亲和力数据，进一步训练初始模型，获得用于抗原肽‑MHC亲和力预测的高效CNN抗原表位预测模型MaMHC； 步骤S1或步骤S3中，所述单等位基因数据集包括单等位基因的结合亲和力数据和单等位基因的洗脱亲和力数据； 步骤S1中，所述初始模型包括MHC‑Ⅰ分子预测模型和MHC‑Ⅱ分子预测模型；步骤S3中，所述高效CNN抗原表位预测模型MaMHC包括MaMHC‑Ⅰ和MaHMC‑Ⅱ； 步骤S2具体包括： S21、使用步骤S1中的亲和力预测模型预测多等位基因洗脱亲和力数据中每个肽段与不同MHC分子的结合得分； S22、根据结合得分，筛选出每个肽段对应的最高最低结合得分的MHC分子，将结合得分最高最低的MHC分子与肽段配对，将肽段与多MHC分子的对应关系转化为肽段与单一MHC分子的对应关系； S23、输出标准化后的单等位基因形式数据，即为标准化的多等位基因洗脱亲和力数据； 步骤S3具体包括： S31、联合训练策略：将单等位基因的结合亲和力数据与单等位基因的洗脱亲和力数据，以及标准化的多等位基因洗脱亲和力数据，共同用于进一步训练初始模型； S32、超参数调整：对于MHC‑I分子预测模型，调整尺寸为9的卷积核数量为256、尺寸为11、13、15的卷积核数量分别为1，训练周期设为15；对于MHC‑II分子预测模型，调整尺寸为9的卷积核数量为256，尺寸为11的卷积核数量为128，尺寸为13、15的卷积核数量均为64，训练周期设为10； S33、输出：输出获得最终优化的CNN抗原表位预测模型，命名为MaMHC。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学医学院附属仁济医院，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区东方路1630号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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