李倩, 王雪, 金湘琬儿, 寇雅真, 黄盈, 何伍
新生抗原是由肿瘤细胞内非同义基因突变、基因重排、翻译后异常修饰等产生的一种特殊的肿瘤特异性抗原,其仅在肿瘤细胞中表达,具有较强的肿瘤细胞靶向性和免疫原性,因此被认为是肿瘤免疫治疗的理想靶点。近年来,基于人工智能算法进行新生抗原预测的技术日渐成熟,推动了基于新生抗原的个体化疗法加速进入临床应用实践。基于人工智能的新生抗原预测算法具有自身特殊性,其伴随的监管问题已成为国际药品监管领域的关注焦点。本文聚焦近年来人工智能的研究进展,系统综述了用于肿瘤新生抗原预测的机器学习模型与深度学习模型的方法演进、现存挑战及未来发展趋势,以期为新生抗原产品的药学研究与监管提供参考。