論文の概要: Sequence-based deep learning antibody design for in silico antibody affinity maturation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03724v1
• Date: Sun, 21 Feb 2021 02:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 09:42:28.568240
• Title: Sequence-based deep learning antibody design for in silico antibody affinity maturation
• Title（参考訳）: インシリコ抗体親和性成熟のためのシーケンスベースディープラーニング抗体の設計
• Authors: Yue Kang, Dawei Leng, Jinjiang Guo, Lurong Pan
• Abstract要約: 治療リードの最適化ステップは抗体発見パイプラインでますます人気が高まっている。 従来の方法とシリコのアプローチは、特定の標的抗原に対して高い結合親和性を有する候補を生成することを目指している。 本研究では,抗体親和性予測の観点から,抗体-抗原相互作用を表現するための異なるグラフに基づく設計について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Antibody therapeutics has been extensively studied in drug discovery and development within the past decades. One increasingly popular focus in the antibody discovery pipeline is the optimization step for therapeutic leads. Both traditional methods and in silico approaches aim to generate candidates with high binding affinity against specific target antigens. Traditional in vitro approaches use hybridoma or phage display for candidate selection, and surface plasmon resonance (SPR) for evaluation, while in silico computational approaches aim to reduce the high cost and improve efficiency by incorporating mathematical algorithms and computational processing power in the design process. In the present study, we investigated different graph-based designs for depicting antibody-antigen interactions in terms of antibody affinity prediction using deep learning techniques. While other in silico computations require experimentally determined crystal structures, our study took interest in the capability of sequence-based models for in silico antibody maturation. Our preliminary studies achieved satisfying prediction accuracy on binding affinities comparing to conventional approaches and other deep learning approaches. To further study the antibody-antigen binding specificity, and to simulate the optimization process in real-world scenario, we introduced pairwise prediction strategy. We performed analysis based on both baseline and pairwise prediction results. The resulting prediction and efficiency prove the feasibility and computational efficiency of sequence-based method to be adapted as a scalable industry practice.
• Abstract（参考訳）: 抗体治療は過去数十年間、薬物の発見と開発に広く研究されてきた。 抗体発見パイプラインにおける注目度は、治療リードの最適化ステップである。 従来の方法とin silicoアプローチは、特定のターゲット抗原に対して高い結合親和性を持つ候補を生成することを目的としている。 従来のin vitroアプローチでは、候補選択にハイブリドーマやファージディスプレイ、評価に表面プラズモン共鳴(SPR)を使用し、シリコ計算では、設計プロセスに数学的アルゴリズムと計算処理力を組み込むことで、高コスト化と効率の向上を目指している。 本研究では, 深層学習技術を用いた抗体親和性予測法を用いて, 抗体-抗原相互作用を表現するための異なるグラフに基づく設計について検討した。 他のシリコ計算では実験的に決定された結晶構造を必要とするが、本研究はインシリコ抗体成熟のための配列ベースのモデルの能力に関心を寄せた。 本研究は,従来の手法や深層学習手法と比較して,結合親和性の予測精度を達成した。 抗体-抗原結合特異性をさらに研究し、実際のシナリオにおける最適化プロセスをシミュレートするために、ペアワイズ予測戦略を導入した。 ベースラインおよびペアワイズ予測の結果に基づいて解析を行った。 結果として得られた予測と効率は、スケーラブルな産業プラクティスとして適応するシーケンスベースの手法の実現可能性と計算効率を証明する。

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