論文タイトル
De Novo Generation and Prioritization of Target-Binding Peptide Motifs from Sequence Alone
出典
De Novo Generation and Prioritization of Target-Binding Peptide Motifs from Sequence Alone
Designing binders to target undruggable proteins presents a formidable challenge in drug discovery, requiring innovative approaches to overcome the lack of puta...
www.biorxiv.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
タンパク質の配列データを学習セットとして構築されたペプチドバインダーデザインモデルについて紹介した論文です。
解説など
この論文では、タンパク質のアミノ酸配列データを利用した構築したモデルからペプチドバインダーをデザインする手法を紹介しています。この目的で筆者らは、DALL-E 2と呼ばれるテキストから画像を生成するモデルを利用しています。代表的な画像生成モデルであるDALL-E2の詳細は、下記のページなどを参照してください。
Domain error
ja.stateofaiguides.com
筆者らは、このモデルをペプチド配列の生成に利用するため、PDBに登録されたペプチド・タンパク質の複合体構造の配列情報をデータセットに新たなモデルを作成しました。配列のエンベディングにはESM-2を用いています。ノイズを標準ガウス分布からサンプリングし、配列をデザインしていきます。
アルゴリズムはパイプライン化され、その手法はAF-Multimerを用いて評価されています。
本手法は、純粋に配列データから構築されたモデルであり、RFDiffusionなどの構造ベースのデノボバインダーデザイン手法とは異なっている点が特徴です。ペプチドバインダーに特化した学習モデルを用いているという点においては、このニーズにおける本手法の有用性は高い可能性があります。筆者らは抗体のCDR向けに改良したモデルも構築中とのことで、今後の成果が期待されます。
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