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511種のAI抗体設計を実験で検証:ブラインドベンチマーク「AIntibody」

CASP流のブラインド・プロスペクティブベンチマーク「AIntibody」が、29組織511種のAI設計抗体を実験的に検証——AI創薬の「効く場面・効かない場面」を浮き彫りにした結果に。
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コーディング不要で抗体を分類する:LLMの「似た例を見せるだけ」学習Sim-ICLの実力

抗体配列を「追加学習ゼロ」でLLMに分類させる新手法Sim-ICL。似た配列を手本として見せるだけで、専用に訓練したタンパク質言語モデル分類器に匹敵する精度を達成——コーディング不要な抗体解析の新しい選択肢に。
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【ABOPD】拡散モデルに”自分の癖”を教え込む、抗体CDR-H3デザインの後処理学習

抗体のCDR(相補性決定領域)、特に最も柔軟で難しいCDR-H3をデザインする拡散モデルに対して、生成済みモデルをさらに鍛える「後処理学習」の手法ABOPDを紹介します!
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SimBinder-IF:構造情報とPreference Learningを組み合わせて抗体の結合親和性を効率よく最適化する手法

構造情報を利用するESM-IFにPreference Learning(SimPO)を組み合わせ、少ないパラメータ更新で抗体の結合親和性向上を目指したSimBinder-IFを紹介します!
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抗原ごとに賢く順位づける:In-Context Learningによる抗体親和性ランキング「AbICL」

抗原ごとの既知の親和性比較を「文脈」として活用することで、追加学習なしに抗体親和性ランキングを改善する新しいIn-Context Learningフレームワーク「AbICL」を紹介します!
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抗体の進化が明かす「エントレンチメント」について

抗体重鎖可変領域(IGHV)遺伝子間に存在するアミノ酸の違いが、「エントレンチメント(entrenchment)」と呼ばれる相互拘束の状態になっているかを調べた研究です!
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ESMFold2を使って10〜20分でナノボディを設計する ― EasyNanoが目指すエピトープ標的CDRデザイン

ESMFold2の距離分布予測を利用して特定エピトープに結合するナノボディCDRを約10〜20分で設計する、高速な計算抗体設計手法「EasyNano」を紹介します!
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抗体は成熟すると硬くなるのか?― 抗原タンパク質には剛直化、糖鎖には柔軟化という新しい法則

抗体成熟では一律な剛直化が起こるのではなく、タンパク質認識部位は硬くなり、糖鎖認識部位は柔軟になるという新しいダイナミクス原理を示した研究です。
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大規模抗体言語モデル「AbLingua」による構造を意識した抗体表現学習 ― 抗体工学のための新たな基盤モデル

4億件の抗体配列で学習した大規模抗体言語モデル「AbLingua」を解説します。独自のトリペプチド表現とスケーリング戦略によって、パラトープ予測、中和能予測、抗体設計など幅広い抗体工学タスクへの応用可能性を示した研究です!
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AF3-TurboAbとは? 抗体レパトアを“構造ごと”高速解読し、抗体設計を大規模化する新しい基盤技術

AlphaFold3を抗体レパトア全体へ拡張し、大規模かつ高速な構造予測を通じてエピトープ地図作成や実用的な抗体設計を加速する基盤技術 AF3-TruboAb について紹介します!