【AlphaFold】抗体・抗原複合体予測の最新ベンチマーク

論文タイトル

Evaluation of AlphaFold Antibody-Antigen Modeling with Implications for Improving Predictive Accuracy

出典

Evaluation of AlphaFold Antibody-Antigen Modeling with Implications for Improving Predictive Accuracy
High resolution antibody-antigen structures provide critical insights into immune recognition and can inform therapeutic design. The challenges of experimental ...
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

AlphaFold による抗体・抗原複合体モデルの予測精度について検証した論文です。

解説など

同種の検証報告は、過去に以下の記事でも紹介しました。

【構造予測】RoseTTAFoldを抗体構造予測に適応すると・・・
タンパク質構造予測のための深層学習モデルRoseTTAFoldを、抗体の構造予測に適応したときの予測精度を、従来のホモロジーモデリング手法と比較評価した論文を紹介します。
www.biospace.info
2022.07.24

AlphaFoldはこれまでに何度もバージョンアップし、そのたびに予測精度を向上させています。こちらが現時点での最新の報告となるでしょう。それでは、要点をまとめます。

  • トップ25モデル (T25) の予測では、およそ6%が高精度（High 分類）での予測を示した
  • ColabFold と AlphaFold の予測精度はほぼ同程度（やや AlphaFold の方が優れている）
  • AlphaFold v2.2 (トップランクの予測 18 %) vs v2.1 (〃 10 %）
  • AlphaFold v2.3 (トップランクの予測 Medium 36 %) vs v2.2 (〃 Medium 23 %）
  • 複合体予測においても AlphaFold > ZDOCK
  • Fab と nanobody では予測精度に違いはなさそう
  • Rosetta による結合界面エネルギーと AlphaFold による複合体モデリングの予測精度に相関あり
  • モデルの信頼性の指標としては、pTM スコアや ipTM スコアにくらべて、I-pLDDT (結合界面におけるpLDDT）の方が優れていた
  • MSA なしの予測で顕著に予測精度が低下

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