Machine learning analyses of antibody somatic mutations predict immunoglobulin light chain toxicity

Giovedì 10 giugno 2021 ca. 1 min. di lettura

Journal and Affiliations:

Nature Communications, 10 giugno 2021

Maura Garofalo, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Sara Ravasio, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Mathilde Foglierini, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Milos Matkovic, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Jacopo Sgrignani, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Raoul De Gasparo, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Luca Varani, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Antonio Lanzavecchia, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Andrea Cavalli, Istituto di Ricerca in Biomedicina, Università della Svizzera italiana, Bellinzona

Tags:
amyloidosis
immunoglobulin
machine learning
 
Authors:
Andrea Cavalli
Antonio Lanzavecchia
Jacopo Sgrignani
Luca Varani
Mathilde Foglierini
Maura Garofalo
Milos Matkovic
Raoul De Gasparo
Sara Ravasio
Link: https://www.nature.com/articles/s41467-021-23880-9