I ricercatori hanno sviluppato un modello di deep learning in grado di prevedere i frammenti proteici legati al cancro che possono suscitare una risposta immunitaria, il che potrebbe favorire il progresso di terapie oncologiche personalizzate. Il team, composto da ricercatori del Johns Hopkins Institute for Computational Medicine, del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center, del Johns Hopkins Biomedical Engineering e del Bloomberg-Kimmel Institute for Cancer Immunotherapy, ha descritto lo strumento in un recente studio su Nature Machine Intelligence. Lo strumento è noto come BigMHC
UNO STRUMENTO DI DEEP LEARNING PUO’ SUPPORTARE LA CURA PERSONALIZZATA DEL CANCRO
