In der Immuntherapie werden entwickelte T-Zell-Rezeptoren (eTCR) verwendet, um gezielt Krebszellen zu erkennen. Ein entscheidender Bestandteil dieser Rezeptoren ist die CDR3-Sequenz. Bisherige Methoden zur Erzeugung dieser Sequenzen liefern oft nicht genügend Vielfalt oder Genauigkeit.

Die Studie stellt eine neue Methode vor, bei der sogenannte Generative Adversarial Networks (GANs) – eine Form künstlicher Intelligenz – eingesetzt werden, um realistische und vielfältige CDR3-Sequenzen zu erzeugen.

Da die Bewertung solcher generativen Modelle komplex ist, wurden mehrere speziell angepasste Kriterien verwendet, um die Qualität der GAN-generierten TCR-Sequenzen zu prüfen.

Lesen Sie das Studienergebnis hier: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12106775/