Identificação de Epítopos Imunogênicos em Dois Estágios: Uma Análise Comparativa entre Detectores e Classificadores

Este trabalho descreve e compara abordagens em dois estágios para identificação de epítopos imunogênicos a partir de sequências peptídicas. No primeiro estágio, quatro detectores de uma classe (One-Class SVM, Isolation Forest, Autoencoder Convolucional e Deep SVDD foram treinados sobre epítopos do IEDB e testados frente a controles negativos experimentalmente validados. No segundo estágio, três arquiteturas de classificação ternária (XGBoost, CNN 1D e ESM-2 Classif.) foram avaliadas em duas modalidades de representação vetorial cada, totalizando cinco configurações comparadas para distinguir as classes MHC-I, MHC-II e Célula B. As representações combinam BLOSUM62 somado a descritores físico-químicos, e representações do modelo de linguagem ESM-2. O Deep SVDD obteve AUC-ROC de 0,990 com sensibilidade estável de 0,964; o XGBoost com representação combinada alcançou F1-macro de 0,777 na classificação ternária. Em ambas as etapas, a representação combinada superou o ESM-2.