“graph neural PDE”で抗原結合抗体をデザイン、AbODEについて

論文タイトル

AbODE: Ab Initio Antibody Design using Conjoined ODEs

出典

AbODE: Ab Initio Antibody Design using Conjoined ODEs
Antibodies are Y-shaped proteins that neutralize pathogens and constitute the core of our adaptive immune system. De novo generation of new antibodies that targ...
arxiv.org

確認したいこと

深層学習を用いたタンパク質デザイン手法をベンチマークしています。

要旨

抗原結合できる抗体の CDR を、計算機上でデザインできる AbODE という手法を提案した論文です。

解説など

抗体のデノボデザインの新規手法についての紹介です。抗体のデザインは従来、抗原結合を意識しないスキャフォールドのデザインが主流でしたが、近年では抗原との結合界面をデザインする手法も公開されています。本ブログでもこれまでに以下のような、抗原に結合する CDR デザインの手法を紹介してきました。

【抗体デザイン】抗原に結合するH3をデノボでデザインできる手法が深層学習でついに誕生！
CDRの配列と３次元構造を同時に生成できるモデルMEANを紹介します。
www.biospace.info
2022.12.30
【抗体デザイン】複合体構造がなくても、標的抗原に結合する抗体がデザインできる手法"dyMEAN"を紹介します
end-to-endで抗原に結合する抗体のH3をデザインする手法、dyMEANを開発を紹介します。
www.biospace.info
2023.04.14
Equivariant Neural Networksで抗体デザインに挑戦
抗原・抗体複合体のドッキング予測とデザインのため、Hierarchical Equivariant Refinement Network (HERN)を提案した論文を紹介します。
www.biospace.info
2022.11.16

本手法では、”graph neural PDE”を利用して、抗体のパラトープをデザインする”AbODE”という手法を提案しています。これにより、

  • 既存の自己回帰モデルに伴う勾配消失問題
  • 抗体内部のブロックと、抗原抗体界面ブロックを分離する方法に伴う、接合部分の最適化問題

を解決することを試みています。

モデルの評価では、LSTM や RefineGNN、MEANをベンチマークの手法として予測成績を比較しています。生成された配列を CDR ごとに分類して、各 PPL、AAR、RMSD を評価しているのは、既存の報告と同様です。ベンチマーク用のデータセットにおいては、MEAN よりも優れた成績を示しており、本手法が、state-of-the-art (SOTA) であると主張しています。

ウェットでの検証試験は依然としてなく、コードも公開されていませんので、続報に期待しましょう。

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