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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05982v3
• Date: Fri, 17 Jan 2025 02:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:57:12.781259
• 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: 主要なパラダイムは、モデルに抗体配列と構造を候補として共同で生成するように訓練することである。 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。 ASSDは様々な抗体設計実験で性能が向上し、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軽減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.72237864940556
• License:
• Abstract: Recently, deep learning has made rapid progress in antibody design, which plays a key role in the advancement of therapeutics. A dominant paradigm is to train a model to jointly generate the antibody sequence and the structure as a candidate. However, the joint generation requires the model to generate both the discrete amino acid categories and the continuous 3D coordinates; this limits the space of possible architectures and may lead to suboptimal performance. In response, we propose an antibody sequence-structure decoupling (ASSD) framework, which separates sequence generation and structure prediction. Although our approach is simple, our idea allows the use of powerful neural architectures and demonstrates notable performance improvements. 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. ASSD shows improved performance in various antibody design experiments, while the composition-based objective successfully mitigates token repetition of non-autoregressive models.
• Abstract（参考訳）: 近年, 深層学習は抗体設計において急速に進歩し, 治療の進歩に重要な役割を担っている。 主要なパラダイムは、モデルに抗体配列と構造を候補として共同で生成するように訓練することである。 しかし、結合生成は、離散アミノ酸圏と連続した3次元座標の両方を生成するモデルを必要とする。 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。 このアプローチは単純ですが、私たちのアイデアは強力なニューラルアーキテクチャの使用を可能にし、注目すべきパフォーマンス向上を実証しています。 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。 ASSDは様々な抗体設計実験で性能が向上し、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軽減した。

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