論文タイトル
ImmunoMatch learns and predicts cognate pairing of heavy and light immunoglobulin chains
出典
ImmunoMatch learns and predicts cognate pairing of heavy and light immunoglobulin chains - Nature Methods
ImmunoMatch is a machine-learning framework that learns from heavy and light immunoglobulin chains to predict cognate sequence pairings.
www.nature.com
要旨
ImmunoMatch は H–L 鎖の相性（cognate pairing）を予測する AI モデルです。抗体の安定性・発現性を規定する VH–VL インターフェースの分子的特徴を学習し、B 細胞成熟の過程や治療用抗体の安定性評価に活用できます。
解説など
筆者らは、適切なVH/VLペアを予測するモデル ImmunoMatch を開発しました。
モデルの概要は次のとおりです。
● 学習データ
- 複数のドナーの single-cell BCR レパトア
- H–L が同じバーコードに存在 → 正例と定義
- 負例は取得不能なので、L 鎖シャッフルにより pseudo-negative を作成
●モデルのアーキテクチャ
- 全長 VH/VL + 事前学習モデル
- AntiBERTa2（抗体系 PLM） をファインチューニング
- AUROC 0.75（内部テスト）
- 外部ドナーでも AUROC 0.66
筆者らはここからさらに、κ鎖とλ鎖用それぞれに最適化された ImmunoMatch-κ/-λも構築し、通常の ImmunoMatch よりも高い予測精度であることを示しました。
本手法は、臨床抗体として知られている配列ペアを正しく予測できるとのことです。
B細胞レパトアのVH/VLペアが意味を持って構成されていることと、またそれを予測できる手法が開発可能であることを示しています。
コード
GitHub - Fraternalilab/ImmunoMatch: ImmunoMatch for predicting cognate pairing between immunoglobulin heavy and light chains
ImmunoMatch for predicting cognate pairing between immunoglobulin heavy and light chains - Fraternalilab/ImmunoMatch
github.com
