Leveraging deep learning to improve vaccine design

深度学习 数据科学 人工智能 校长(计算机安全) 计算机科学 计算机安全
作者
Andrew P. Hederman,Margaret E. Ackerman
出处
期刊:Trends in Immunology [Elsevier]
卷期号:44 (5): 333-344 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.it.2023.03.002
摘要

Deep learning has led to incredible breakthroughs in areas of research, from self-driving vehicles to solutions, to formal mathematical proofs. In the biomedical sciences, however, the revolutionary results seen in other fields are only now beginning to be realized. Vaccine research and development efforts represent an application with high public health significance. Protein structure prediction, immune repertoire analysis, and phylogenetics are three principal areas in which deep learning is poised to provide key advances. Here, we opine on some of the current challenges with deep learning and how they are being addressed. Despite the nascent stage of deep learning applications in immunological studies, there is ample opportunity to utilize this new technology to address the most challenging and burdensome infectious diseases confronting global populations.
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