論文の概要: AI driven B-cell Immunotherapy Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01122v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 09:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 21:23:14.765333
• Title: AI driven B-cell Immunotherapy Design
• Title（参考訳）: AIによるB細胞免疫療法の設計
• Authors: Bruna Moreira da Silva (1), David B. Ascher (2), Nicholas Geard (1), Douglas E. V. Pires (1) ((1) The University of Melbourne, (2) The University of Queensland)
• Abstract要約: 抗原中和と除去ヒンジの効果は、パラトープ-エピトープ相互作用の強さ、感受性、特異性に影響を及ぼす。 近年、人工知能と機械学習の手法は大きな進歩を遂げ、タンパク質の構造とその複合体の予測に革命をもたらした。 本稿では,B細胞免疫療法設計分野における機械学習ツールとそのフレームワークの進歩に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Antibodies, a prominent class of approved biologics, play a crucial role in detecting foreign antigens. The effectiveness of antigen neutralisation and elimination hinges upon the strength, sensitivity, and specificity of the paratope-epitope interaction, which demands resource-intensive experimental techniques for characterisation. In recent years, artificial intelligence and machine learning methods have made significant strides, revolutionising the prediction of protein structures and their complexes. The past decade has also witnessed the evolution of computational approaches aiming to support immunotherapy design. This review focuses on the progress of machine learning-based tools and their frameworks in the domain of B-cell immunotherapy design, encompassing linear and conformational epitope prediction, paratope prediction, and antibody design. We mapped the most commonly used data sources, evaluation metrics, and method availability and thoroughly assessed their significance and limitations, discussing the main challenges ahead.
• Abstract（参考訳）: 抗体は、外国の抗原を検出する上で重要な役割を担っている。 抗原中和と除去ヒンジの効果は、資源集約的な実験技術を必要とするパラトープ-エピトープ相互作用の強さ、感受性、特異性に影響を及ぼす。 近年、人工知能と機械学習の手法は大きな進歩を遂げ、タンパク質構造とその複合体の予測に革命をもたらした。 過去10年間、免疫療法の設計を支援する計算手法の進化も見られた。 本総説では,B細胞免疫療法設計における機械学習ツールとそのフレームワークの進歩に焦点をあて,リニアおよびコンフォーメーションエピトープ予測,パラトープ予測,抗体設計を包含する。 最も一般的に使用されるデータソース、評価メトリクス、メソッドの可用性をマッピングし、その重要性と限界を徹底的に評価し、今後の主な課題について議論した。

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