【抗体デザイン】ベイズ最適化を利用した抗体最適化手法AntBOについて

AntBO: Towards Real-World Automated Antibody Design with Combinatorial Bayesian Optimisation

深層学習を利用した、タンパク質構造予測・デザイン手法をベンチマークしています。

先日の記事では、タンパク質のデザイン手法として、ベイズ最適化を利用した手法を紹介しました。

本記事では、この論文でも引用されている、抗体デザインに適応されたベイズ最適化手法を紹介しようと思います。

ベイズ最適化で、高親和性抗体を計算機デザインするAntBOを提案した論文です。

本論文では、抗体の最適化エンジニアリング（変異体評価による親和性・開発特性の改善）の手法を提案しています。

本論文の中では、Absolut!という抗体・抗原結合親和性をシミュレートするツールが、ベンチマークとなる手法として紹介されています。Absolut!は、以前のブログ記事でも紹介しました。

本論文で提案しているAntBOは、Absolut!に比べて、大きく以下の特徴があります。

ベイズ最適化のための親和性評価には、Absolut!を活用しています。そのうえで開発適性として、以下の指標をもとに生成する配列に制限をかけています。

さらに、CDRH3-TRという獲得関数の最大化を実行します。この一連の過程で良配列が生成・選択されていきます。

AntBOは、200個程度のタンパク質をデザインすることで、初期配列に比べて高親和性の配列を提案することができるといいます。

コードも公開されていますので、ぜひご覧ください。