論文の概要: Decoupled Sequence and Structure Generation for Realistic Antibody Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05982v2
• Date: Mon, 27 May 2024 08:24:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:25:03.185724
• Title: Decoupled Sequence and Structure Generation for Realistic Antibody Design
• Title（参考訳）: リアルな抗体設計のためのデカップリング配列と構造生成
• Authors: Nayoung Kim, Minsu Kim, Sungsoo Ahn, Jinkyoo Park,
• Abstract要約: 本稿では, 配列生成と構造予測を分離した抗体配列構造デカップリング(ASSD)フレームワークを提案する。 また、広く使われている非自己回帰生成器は、過度に繰り返されるトークンを含むシーケンスを促進する。 以上の結果から,ASSDは既存の抗体設計モデルより一貫して優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.72237864940556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Antibody design plays a pivotal role in advancing therapeutics. Although deep learning has made rapid progress in this field, existing methods jointly generate antibody sequences and structures, limiting task-specific optimization. In response, we propose an antibody sequence-structure decoupling (ASSD) framework, which separates sequence generation and structure prediction. Although our approach is simple, such a decoupling strategy has been overlooked in previous works. We also find that the widely used non-autoregressive generators promote sequences with overly repeating tokens. Such sequences are both out-of-distribution and prone to undesirable developability properties that can trigger harmful immune responses in patients. To resolve this, we introduce a composition-based objective that allows an efficient trade-off between high performance and low token repetition. Our results demonstrate that ASSD consistently outperforms existing antibody design models, while the composition-based objective successfully mitigates token repetition of non-autoregressive models. Our code is available at \url{https://github.com/lkny123/ASSD_public}.
• Abstract（参考訳）: 抗体設計は治療の進行に重要な役割を果たしている。 ディープラーニングはこの分野で急速に進歩してきたが、既存の手法は、タスク固有の最適化を制限するために、抗体配列と構造を共同で生成している。 そこで本研究では, 配列生成と構造予測を分離したASSDフレームワークを提案する。 我々のアプローチは単純だが、そのような切り離し戦略は以前の研究で見過ごされてきた。 また、広く使われている非自己回帰生成器は、過度に繰り返されるトークンを含むシーケンスを促進する。 このような配列は、アウト・オブ・ディストリビューションであり、患者に有害な免疫反応を引き起こす、望ましくない発達性の性質をもたらす。 これを解決するために,高パフォーマンスと低トークン繰り返しのトレードオフを効果的に行う,合成に基づく目的を導入する。 以上の結果から,ASSDは既存の抗体設計モデルより一貫して優れており,合成に基づく目的は非自己回帰モデルのトークン反復を緩和する。 私たちのコードは \url{https://github.com/lkny123/ASSD_public} で利用可能です。

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