論文タイトル
AntiFold: Improved antibody structure-based design using inverse folding
出典
AntiFold: Improved antibody structure-based design using inverse folding
The design and optimization of antibodies requires an intricate balance across multiple properties. Protein inverse folding models, capable of generating divers...
arxiv.org
要旨
抗体専用の配列デザイン inverse folding モデルである AntiFold を紹介した論文です。
解説など
これまで inverse folding モデルには、一般的なタンパク質に適応できる手法として ProteinMPNN がありますが、抗体用途となると、利用できる手法が限られていました。過去に本ブログでも紹介した、AbMPNN や IgMPNN も、そのコードは公開されていない状況です。
本記事で紹介する AntiFold は、コードが公開され、かつ既報の手法と比較して優れた性能を示しています。
GitHub - oxpig/AntiFold: Improved antibody structure-based design using inverse folding
Improved antibody structure-based design using inverse folding - oxpig/AntiFold
github.com
AntiFold は、ESM-IF1 をベースに抗体情報でファインチューニングしたモデルです。学習のデータセットは、SAbDab にある 2,000 の構造と、ABodyBuilder2 でモデリングした 150,000 個の構造です。
構築されたモデルは、次の既存の手法と比較して、sequence recovery や、モデリング後の RMSD で優れていることが示されています。
- ProteinMPNN
- ESM-IF1
- AbMPNN
- AntiFold
また変異体解析データと、AntiFold から生成される配列における各アミノ酸の生成尤度を突き合わせることで、結合を維持する残基を効率的に発生させることができることも示されています。
