Cell Genomics
ePytope-TCR：T细胞受体-表位结合预测工具的统一框架与基准测试
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本文介绍了ePytope-TCR框架，该框架整合了21种T细胞受体-表位结合预测工具，并在两个具有挑战性的数据集上进行了系统评估。研究揭示了现有工具在预测未知表位时的偏差与局限性，为未来方法开发和工具选择提供了重要参考。
文献概述
本文《Benchmarking of T cell receptor-epitope predictors with ePytope-TCR》，发表于《Cell Genomics》杂志，回顾并总结了T细胞受体（TCR）与表位结合预测工具的最新进展。文章介绍了ePytope-TCR框架，该框架整合了21种预测模型，用于评估其在不同数据集上的性能。研究发现，现有工具在预测常见表位时表现良好，但对低频表位的预测能力有限，且存在明显的评分偏差。此外，这些工具在预测表位突变的结合能力时表现不佳，强调了对标准化评估环境的需求。
背景知识
T细胞受体（TCR）与表位的结合特异性是适应性免疫应答的核心环节，对于疫苗开发和免疫治疗具有重要意义。传统实验方法依赖已知表位的筛选，成本高且通量有限，因此基于序列的计算预测方法成为研究热点。已有多种机器学习和深度学习模型被提出，但它们的训练数据、输入方式、网络结构各异，且缺乏统一的评估标准，导致模型间难以直接比较。此外，现有方法在预测突变表位或低频表位时表现不佳，限制了其在实际应用中的可靠性。本文通过构建统一框架，系统评估不同模型的性能，揭示了当前工具的局限性，并为未来方法开发提供了方向。
研究方法与实验
研究团队构建了ePytope-TCR框架，集成了18种通用模型和3种分类模型，并支持多种TCR数据格式。该框架允许用户加载来自公共数据库的TCR和表位数据，从而评估模型在不同任务中的表现。两个主要测试数据集包括：（1）638个病毒特异性TCR结合表位的数据，涵盖14个表位、5种MHC类型和4种疾病来源；（2）两个深度突变扫描数据，评估TCR对表位突变的反应。通过AUC、召回率（R@K）、Spearman相关性等多种指标，系统评估模型的分类与回归性能。
关键结论与观点
研究意义与展望
本研究为免疫信息学领域提供了标准化的TCR-表位预测评估体系，有助于研究者在不同应用背景下选择合适的模型。未来方法应更注重模型泛化能力、评分标准化及对低频表位和突变表位的预测优化。本文建议在使用现有工具时，应基于表位的数据库支持度设定不同的评分阈值，并结合背景TCR数据进行标准化评分。
结语
本文系统评估了当前T细胞受体-表位结合预测工具的性能，发现其在低频或突变表位上的预测能力有限。ePytope-TCR框架为研究人员提供了统一接口和标准化评估流程，有助于推动未来方法开发的透明性和可比性。研究强调了训练数据偏差对模型性能的影响，并指出未来需构建更通用、泛化能力更强的预测方法。本文为应用研究人员提供了实用指南，也为方法开发者提供了标准化测试环境。
