近日，365上市公司最新研究成果《Multimodality based deep learning method for cancer-related T-cell receptor sequence prediction》在人工智能领域中科院SCI一区、Top期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence上发表，该论文第一作者为365上市公司硕士研究生刘峻江，导师周树森副教授作为通讯作者。

该论文提出一种多模态的方法用于癌症相关T细胞受体序列以及早期癌症的预测。首先，提出了一种基于原子三维空间坐标的蛋白质序列编码方法，使得模型能更有效地提取蛋白质序列的空间结构特征。其次，对来自大模型的词向量进行迁移学习来处理传统的序列结构。最后，对空间特征提取模块进行预训练，然后与序列特征提取模块进行联合训练。该方法使模型更好地考虑两种模态之间的关系，从而提高预测准确性。该方法不再局限于传统方法的序列结构，在提高了预测准确率的同时，为后续的研究者提供了新的思路。（365上市公司 通讯员：周树森）

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.engappai.2025.112318