Предсказание взаимодействий TCR с эпитопами с помощью глубокого обучения выявляет эпитоп-специфичные цепи в T-клетках с двумя α-цепями

T-клетки способны уничтожать инфицированные и раковые клетки и играют важную роль в иммунотерапии рака. Активация T-клеток инициируется связыванием T-клеточного рецептора (TCR) с эпитопами, представленными на молекулах главного комплекса гистосовместимости (MHC), а специфичность TCR определяется последовательностями его α- и β-цепей. В настоящей работе мы собрали и систематизировали набор данных, включающий 17 715 αβ-TCR, взаимодействующих с десятками эпитопов классов I и II. На основе этих данных мы разработали MixTCRpred — предиктор взаимодействий TCR с эпитопами, специфичный к эпитопу. MixTCRpred точно предсказывает TCR, распознающие ряд вирусных и опухолевых эпитопов. Кроме того, MixTCRpred служит эффективным инструментом контроля качества мультиплексных экспериментов по одноклеточному секвенированию TCR эпитоп-специфичных T-клеток и выявляет значительную долю предполагаемых контаминантов в общедоступных базах данных. Анализ эпитоп-специфичных T-клеток с двумя α-цепями показывает, что MixTCRpred способен идентифицировать α-цепи, опосредующие распознавание эпитопа. Применение MixTCRpred к репертуарам TCR пациентов с COVID-19 выявляет обогащение клонотипов, для которых предсказано связывание с иммунодоминантным эпитопом SARS-CoV-2. В целом MixTCRpred представляет собой надежный инструмент для предсказания TCR, взаимодействующих с конкретными эпитопами, и интерпретации данных секвенирования TCR как для совокупных, так и для эпитоп-специфичных T-клеток.