論文の概要: Antigen-Specific Antibody Design via Direct Energy-based Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16576v3
• Date: Mon, 28 Oct 2024 03:21:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:00:53.576854
• Title: Antigen-Specific Antibody Design via Direct Energy-based Preference Optimization
• Title（参考訳）: 直接エネルギーを用いた選好最適化による抗原特異的抗体設計
• Authors: Xiangxin Zhou, Dongyu Xue, Ruizhe Chen, Zaixiang Zheng, Liang Wang, Quanquan Gu,
• Abstract要約: 我々は,抗原特異的抗体配列構造共設計を,特定の嗜好に対する最適化問題として取り組んだ。 そこで本研究では,有理構造と抗原への結合親和性の両方を有する抗体の生成を誘導する,直接エネルギーに基づく選好最適化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.28231365213679
• License:
• Abstract: Antibody design, a crucial task with significant implications across various disciplines such as therapeutics and biology, presents considerable challenges due to its intricate nature. In this paper, we tackle antigen-specific antibody sequence-structure co-design as an optimization problem towards specific preferences, considering both rationality and functionality. Leveraging a pre-trained conditional diffusion model that jointly models sequences and structures of antibodies with equivariant neural networks, we propose direct energy-based preference optimization to guide the generation of antibodies with both rational structures and considerable binding affinities to given antigens. Our method involves fine-tuning the pre-trained diffusion model using a residue-level decomposed energy preference. Additionally, we employ gradient surgery to address conflicts between various types of energy, such as attraction and repulsion. Experiments on RAbD benchmark show that our approach effectively optimizes the energy of generated antibodies and achieves state-of-the-art performance in designing high-quality antibodies with low total energy and high binding affinity simultaneously, demonstrating the superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: 抗体設計は、治療や生物学など様々な分野において重要な意味を持つ重要な課題であり、その複雑な性質のためにかなりの課題を提起している。 本稿では, 抗原特異的抗体配列構造共設計を, 合理的性と機能性の両方を考慮して, 特定の嗜好に対する最適化問題として取り組んだ。 本研究では,同変ニューラルネットワークを用いた抗体の配列と構造を協調的にモデル化した事前学習条件拡散モデルを用いて,有理構造と結合親和性の両方を持つ抗体の生成を誘導する直接エネルギーに基づく選好最適化を提案する。 本手法は,残差レベル分解エネルギー選好を用いた事前学習拡散モデルの微調整を含む。 また,アトラクションや反発など,様々な種類のエネルギーの対立に対処するために,勾配手術を応用した。 RAbDベンチマーク実験により,本手法は生成した抗体のエネルギーを効果的に最適化し,低エネルギー高結合親和性と高結合親和性を有する高品質抗体を同時に設計する上での最先端性能を実現することを示し,本手法の優位性を実証した。

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