論文の概要: AsEP: Benchmarking Deep Learning Methods for Antibody-specific Epitope Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18184v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 22:33:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:11:01.818812
• Title: AsEP: Benchmarking Deep Learning Methods for Antibody-specific Epitope Prediction
• Title（参考訳）: AsEP: 抗体特異的エピトープ予測のためのディープラーニング手法のベンチマーク
• Authors: Chunan Liu, Lilian Denzler, Yihong Chen, Andrew Martin, Brooks Paige,
• Abstract要約: 抗体-抗原複合体構造データセット AsEP を導入する。 AsEPはその種類の中で最大であり、クラスタ化されたグループを提供する。 本稿では,タンパク質言語モデルとグラフニューラルネットワークによる構造モデリングの両方を活用する新しい手法WALLEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.433560411515575
• License:
• Abstract: Epitope identification is vital for antibody design yet challenging due to the inherent variability in antibodies. While many deep learning methods have been developed for general protein binding site prediction tasks, whether they work for epitope prediction remains an understudied research question. The challenge is also heightened by the lack of a consistent evaluation pipeline with sufficient dataset size and epitope diversity. We introduce a filtered antibody-antigen complex structure dataset, AsEP (Antibody-specific Epitope Prediction). AsEP is the largest of its kind and provides clustered epitope groups, allowing the community to develop and test novel epitope prediction methods and evaluate their generalisability. AsEP comes with an easy-to-use interface in Python and pre-built graph representations of each antibody-antigen complex while also supporting customizable embedding methods. Using this new dataset, we benchmark several representative general protein-binding site prediction methods and find that their performances fall short of expectations for epitope prediction. To address this, we propose a novel method, WALLE, which leverages both unstructured modeling from protein language models and structural modeling from graph neural networks. WALLE demonstrate up to 3-10X performance improvement over the baseline methods. Our empirical findings suggest that epitope prediction benefits from combining sequential features provided by language models with geometrical information from graph representations. This provides a guideline for future epitope prediction method design. In addition, we reformulate the task as bipartite link prediction, allowing convenient model performance attribution and interpretability. We open source our data and code at https://github.com/biochunan/AsEP-dataset.
• Abstract（参考訳）: エピトープの同定は抗体の設計に不可欠であるが、抗体の固有の多様性のために困難である。 一般的なタンパク質結合部位予測タスクのために多くの深層学習法が開発されているが、エピトープ予測のために働くかどうかはまだ未検討の課題である。 この課題は、十分なデータセットサイズとエピトープの多様性を備えた、一貫した評価パイプラインの欠如によっても高まっている。 抗体-抗原複合体構造データセット AsEP (Antibody-specific Epitope Prediction) を導入する。 AsEPはその種類の中で最大であり、クラスタ化されたエピトープグループを提供し、コミュニティは新しいエピトープ予測手法を開発し、テストし、それらの一般化性を評価することができる。 AsEPはPythonで使いやすく、各抗体抗原複合体のグラフ表現を事前に構築し、カスタマイズ可能な埋め込みメソッドもサポートする。 新たなデータセットを用いて,いくつかの一般的なタンパク質結合部位予測手法をベンチマークし,その性能がエピトープ予測の期待に届かないことを見出した。 そこで本研究では,タンパク質言語モデルからの非構造モデリングとグラフニューラルネットワークからの構造モデリングの両方を活用する新しい手法WALLEを提案する。 WALLEでは,ベースラインメソッドよりも最大3～10倍のパフォーマンス向上を実現している。 実験結果から,エピトープ予測は言語モデルが提供する逐次的特徴とグラフ表現からの幾何的情報を組み合わせることにより得られることが示唆された。 これは将来のエピトープ予測手法設計のガイドラインを提供する。 さらに,タスクをバイパーティイトリンク予測として再構成し,モデル性能の属性と解釈可能性を向上させる。 データとコードはhttps://github.com/biochunan/AsEP-dataset.comで公開しています。

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