主要組織適合遺伝子複合体クラスII（MHCクラスII）によってT細胞に提示されるペプチドを正確に予測することは、基礎免疫学や免疫原性の評価、がん免疫療法において重要とされる。近年、質量分析を用いたペプチドミクスによるデータセットの大規模化や、グラフニューラルネットワークやAlphaFoldによる立体構造予測結果などの立体構造情報の利用により、予測精度が向上してきている。本研究では、大規模データセットに対してBoltz-2による立体構造予測を行い、その結果を活用することで予測精度を向上させる手法を提案した。