111
0各位开工大吉！
你是否想过，人体内存在着一个动态更新的"生物密码本"？当免疫细胞通过TCR，BCR受体识别万亿种抗原时，它们正在书写独特的免疫组库——这套精密的防御编码系统，不仅是抵御病原体的终极防线，更隐藏着癌症早期预警的关键信号。
本期是关于免疫组库分享的第二部分，徐博士继续分享了免疫组库为何以及如何在癌症早筛、感染疾病检测环节。初次之外，我们还探讨了单细胞测序和批量次序技术的发展，以及AI如何帮助我们在免疫数据的宝库中找到检测甚至治愈疾病的蛛丝马迹。
【嘉宾介绍】
徐博士，15年前往日本留学。在大阪大学取得理学硕士和医学科学博士。并在免疫前沿研究就中心IFReC完成博士后训练。主要从事药物靶向系统DDS，以及抗体抗原结构和功能以及免疫组库测序数据的相关研究。
【主要话题】
02:10 免疫组库作为指示剂的生物原理，免疫系统会记录所有甚至在人体 “健康”状态下的战斗
06:21 免疫多样性会随着年龄的增长下降，本身是一种消耗型的人体资源
08:16 增加免疫多样性的策略：干细胞回输，以及克隆清除技术
11:14 相比传统癌症筛查，免疫组库早筛最大的优势：响应快，以及可以预测是否有适应的免疫疗法
16:03 目前免疫测序的主要技术路线，对比空间转录单细胞测序（高精度但高成本）与传统Bulk测序（低成本但信息缺失）
20:53 测序技术的价格及商业考量，以及单细胞测序中细胞活性损失以及仅凭Heavy链信息难以指导抗体开发的技术瓶颈
23:20 新型单细胞技术的革新方向，以及国内外的企业动态和Adaptive Biotechnologies的数据驱动研究案例
26:10 免疫组库的公开数据集获取，包括OAS（抗体库）、iReceptor（单细胞配对数据）、ImmuneACCESS（T细胞库）等公开数据库
30:01 针对免疫组库数据TCR，BCR的AI算法介绍：DeepRC与DeepCAT
35:09 国家自然科学基金委员会发布免疫力数字解码重大研究计划；
36:52 AI在免疫组库分析中的前沿探索方向；
42:04 对于希望进入免疫组库领域研究的建议
【Reference】
关于免疫衰老与自身免疫的paper，包含徐博士提到的随年龄变化而变化的免疫多样性
DeepRC method：
Modern Hopfield Networks and Attention for Immune Repertoire Classification
DeepCAT method：
De novo prediction of cancer-associated T cell receptors for noninvasive cancer detection
Immune repertoire profiling for disease pathobiology
* 封面图由Midjourney生成
欢迎在评论区留言交流。想要了解更多每日AI与生物科技前沿的讨论与分享，欢迎关注小红书 Lotus_wdxxxx
各类合作或嘉宾自荐，请添加微信：Lostu_wd
