研究核心突破 - 开发了名为TcrDesign的AI模型，能够从头生成靶抗原特异性的全长T细胞受体（TCR），并在湿实验中验证了其结合活性与肿瘤细胞杀伤效能，为TCR免疫疗法设计提供了新工具[4][6][11] 技术方法与模型架构 - TcrDesign基于Transformer架构，由两个模块组成：TcrDesign-B用于预测TCR与肽-MHC复合物的结合；TcrDesign-G用于生成表位特异性的全长TCR序列（α TCR和β TCR）[6] - 模型在大规模未标注的TCR和表位数据上进行预训练，从数据中学习免疫识别相关规律[6] - 该研究首次实现了靶抗原特异性全长TCR的AI从头设计并进行了湿实验验证[6] 实验验证与结果 - 研究团队利用TcrDesign针对肿瘤相关抗原MART-1-HLA-A*02:01设计了9条TCR[9] - 经实验验证，其中3条（占比33.3%）能与靶抗原结合并杀伤靶抗原表达细胞[9] - AI设计的TCR与已知的天然TCR存在显著序列差异，提示TcrDesign利用了学习到的深层次TCR-靶抗原结合规律[9]