Исследователи разработали MHChron — единую систему прогнозирования связывания пептидов с молекулами MHC класса I и II на основе машинного обучения для оценки иммуногенности. Ключевое достижение — создание одного из самых разнообразных обучающих датасетов на сегодняшний день, охватывающего 214 аллелей MHC класса I и 98 аллелей класса II, с пептидами длиной от 8 до 36 аминокислотных остатков. Авторы обучили два типа моделей: последовательностную и структурно-ориентированную, протестировав их в строгих режимах генерализации с контролем утечки данных. Обе модели превзошли существующие решения state-of-the-art, несмотря на обучение на меньшем объёме данных. Структурная модель не показала систематического преимущества над последовательностной, за исключением экстраполяции на новые кластеры аллелей, что указывает: ключевой фактор успеха — разнообразие датасета и тщательная валидация, а не архитектурная сложность. Последовательностная версия MHChron доступна с воспроизводимой установкой и автоматизированным пайплайном для скрининга целых белков, что делает инструмент практичным для разработки вакцин и иммунотерапии рака.