論文の概要: Improving Antibody Design with Force-Guided Sampling in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05832v2
• Date: Mon, 9 Sep 2024 17:20:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 02:11:38.426394
• Title: Improving Antibody Design with Force-Guided Sampling in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるフォースガイドサンプリングによる抗体設計の改善
• Authors: Paulina Kulytė, Francisco Vargas, Simon Valentin Mathis, Yu Guang Wang, José Miguel Hernández-Lobato, Pietro Liò,
• Abstract要約: 本研究では,力場エネルギーに基づくフィードバックを統合することで拡散モデルのサンプリングプロセスを強化する新しい手法を提案する。 我々のモデルであるDiffForceは、拡散サンプリングプロセスの導出に力を使い、2つの分布を効果的にブレンドする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.94753945046461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Antibodies, crucial for immune defense, primarily rely on complementarity-determining regions (CDRs) to bind and neutralize antigens, such as viruses. The design of these CDRs determines the antibody's affinity and specificity towards its target. Generative models, particularly denoising diffusion probabilistic models (DDPMs), have shown potential to advance the structure-based design of CDR regions. However, only a limited dataset of bound antibody-antigen structures is available, and generalization to out-of-distribution interfaces remains a challenge. Physics based force-fields, which approximate atomic interactions, offer a coarse but universal source of information to better mold designs to target interfaces. Integrating this foundational information into diffusion models is, therefore, highly desirable. Here, we propose a novel approach to enhance the sampling process of diffusion models by integrating force field energy-based feedback. Our model, DiffForce, employs forces to guide the diffusion sampling process, effectively blending the two distributions. Through extensive experiments, we demonstrate that our method guides the model to sample CDRs with lower energy, enhancing both the structure and sequence of the generated antibodies.
• Abstract（参考訳）: 免疫防御に不可欠な抗体は、ウイルスなどの抗原を結合・中和するために主に相補性決定領域(CDR)に依存する。 これらのCDRの設計は、抗体の標的に対する親和性と特異性を決定する。 生成モデル、特に拡散確率モデル(DDPM)は、CDR領域の構造に基づく設計を前進させる可能性を示している。 しかし、限定的な抗体-抗原構造のデータセットのみが利用可能であり、配布外インタフェースへの一般化は依然として課題である。 原子間相互作用を近似した物理ベースの力場は、ターゲットインターフェースの設計をより良く形成するために、粗いが普遍的な情報源を提供する。 この基礎情報を拡散モデルに統合することは、非常に望ましい。 本稿では、力場エネルギーに基づくフィードバックを統合することで拡散モデルのサンプリングプロセスを強化する新しい手法を提案する。 我々のモデルであるDiffForceは、拡散サンプリングプロセスの導出に力を使い、2つの分布を効果的にブレンドする。 より広範な実験により,本手法はCDRを低エネルギーでサンプリングし,生成した抗体の構造と配列を増強する。

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