論文の概要: Deciphering antibody affinity maturation with language models and weakly supervised learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07782v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 23:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 17:27:50.484384
• Title: Deciphering antibody affinity maturation with language models and weakly supervised learning
• Title（参考訳）: 言語モデルと弱教師付き学習による抗体親和性成熟の解読
• Authors: Jeffrey A. Ruffolo, Jeffrey J. Gray, Jeremias Sulam
• Abstract要約: 我々は558万の天然抗体配列に基づいて訓練された言語モデルであるAntiBERTyを紹介する。 その結果,レパートリーでは,アフィニティ成熟に類似した抗体を軌跡にまとめることができた。 マルチインスタンス学習フレームワークを用いて、冗長なシーケンスを予測するために訓練されたモデルが、プロセスのキーバインディング残基を識別することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.506336354512145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In response to pathogens, the adaptive immune system generates specific antibodies that bind and neutralize foreign antigens. Understanding the composition of an individual's immune repertoire can provide insights into this process and reveal potential therapeutic antibodies. In this work, we explore the application of antibody-specific language models to aid understanding of immune repertoires. We introduce AntiBERTy, a language model trained on 558M natural antibody sequences. We find that within repertoires, our model clusters antibodies into trajectories resembling affinity maturation. Importantly, we show that models trained to predict highly redundant sequences under a multiple instance learning framework identify key binding residues in the process. With further development, the methods presented here will provide new insights into antigen binding from repertoire sequences alone.
• Abstract（参考訳）: 病原体に対する反応として、適応免疫系は異種抗原を結合および中和する特定の抗体を産生する。 個人の免疫レパートリーの組成を理解することは、この過程に関する洞察を与え、潜在的な治療抗体を明らかにすることができる。 本研究では,抗体特異的言語モデルを用いて免疫レパートリーの理解を支援する。 558mの自然抗体配列で訓練された言語モデルであるantibertyを紹介する。 repertoiresでは、モデルが抗体をアフィニティ成熟に似た形容詞にまとめていることが分かりました。 重要なのは、複数のインスタンス学習フレームワークの下で高度に冗長なシーケンスを予測するようにトレーニングされたモデルが、プロセス内の重要なバインディング残基を識別できることである。 さらなる発展により、ここで提示された手法は、レパートリー配列のみから抗原結合に関する新たな洞察を提供する。

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