【抗体デザイン】深層学習を利用した抗体のヒト化モデルBioPhiとは

論文タイトル

BioPhi: A platform for antibody design, humanization, and humanness evaluation based on natural antibody repertoires and deep learning

出典

MAbs. 2022 Jan-Dec;14(1):2020203.

BioPhi: A platform for antibody design, humanization, and humanness evaluation based on natural antibody repertoires and deep learning - PubMed
Despite recent advances in transgenic animal models and display technologies, humanization of mouse sequences remains one of the main routes for therapeutic ant...
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

確認したいこと

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。

要旨

抗体のヒト化スコアの算出と、ヒト化デザインを計算機で行うためのプラットフォームBioPhiを紹介しています。

解説など

本論文は、抗体のヒト化に関わる解析の統合プラットフォームBioPhiを紹介した論文です。

BioPhi内には、大きく以下の２つのツールが存在しています。

  • OASis：抗体のヒト由来性評価
  • Sapiens：抗体のヒト化デザイン

BioPhiは、ウェブページで公開されています。早速みてみましょう。

BioPhi Antibody design platform
biophi.dichlab.org

ブラウザ上のGUIで配列を入力し、クライテリアを指定して実行することで、抗体の免疫原性を予測したり、ヒト化配列を取得することができます。

GitHubでコードも公開されています。

GitHub - Merck/BioPhi: BioPhi is an open-source antibody design platform. It features methods for automated antibody humanization (Sapiens), humanness evaluation (OASis) and an interface for computer-assisted antibody sequence design.
BioPhi is an open-source antibody design platform. It features methods for automated antibody humanization (Sapiens), humanness evaluation (OASis) and an interf...
github.com

以下に、解析アルゴリズムの概要について紹介します。

まず、抗体のヒト由来性評価についてです。既存のものでは、以下のような解析手法が存在していました。

  • Zスコア
  • T20スコア
  • Human String Content (HSC)
  • AbLSTM
  • MGスコア
  • IgReconstruct
  • Hu-mAb

筆者らの手法は、これらに比べて、

  • Granularity：領域またはアミノ酸残基レベルで、ヒト由来性を予測可能か
  • Interpretability：モデルの解釈性
  • Diversity：モデルに使用されている参照配列数

の観点で、優れているということです。

ヒト化デザインツールであるSapiensでは、Transformerのアーキテクチャを利用して生成モデルが構築されています。Sapiensにおいては、ヒト化と、鋳型抗体がもつ抗原結合性の両方に対して、最適化されるように設計されていることが特徴です。

Sapiensを利用することで、既存のヒト化デザイン手法として代表的なHu-mAbに比べて高い成功率でヒト化ができると主張しています。

コメント