論文の概要: AffinityFlow: Guided Flows for Antibody Affinity Maturation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10365v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 18:43:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:53.275578
• Title: AffinityFlow: Guided Flows for Antibody Affinity Maturation
• Title（参考訳）: アフィニティフロー:抗体親和性成熟のためのガイドフロー
• Authors: Can Chen, Karla-Luise Herpoldt, Chenchao Zhao, Zichen Wang, Marcus Collins, Shang Shang, Ron Benson,
• Abstract要約: 本稿では,抗体と抗原配列のみを用いて,親和性成熟のための配列のみのシナリオを探索する。 最近、AlphaFlowはAlphaFoldをフローマッチングにラップし、様々なタンパク質構造を生成する。 本稿では,(1)構造に基づく親和性予測器を用いて構造生成を高結合親和性へ導くために,(1)規則を修正し,(2)規則に基づく親和性予測器によって改良された配列変異を生成するための逆フォールディングを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.690846683150576
• License:
• Abstract: Antibodies are widely used as therapeutics, but their development requires costly affinity maturation, involving iterative mutations to enhance binding affinity.This paper explores a sequence-only scenario for affinity maturation, using solely antibody and antigen sequences. Recently AlphaFlow wraps AlphaFold within flow matching to generate diverse protein structures, enabling a sequence-conditioned generative model of structure. Building on this, we propose an alternating optimization framework that (1) fixes the sequence to guide structure generation toward high binding affinity using a structure-based affinity predictor, then (2) applies inverse folding to create sequence mutations, refined by a sequence-based affinity predictor for post selection. To address this, we develop a co-teaching module that incorporates valuable information from noisy biophysical energies into predictor refinement. The sequence-based predictor selects consensus samples to teach the structure-based predictor, and vice versa. Our method, AffinityFlow, achieves state-of-the-art performance in affinity maturation experiments. We plan to open-source our code after acceptance.
• Abstract（参考訳）: 抗体は治療薬として広く用いられているが、その開発には、結合親和性を高めるために反復突然変異を含む、コストのかかる親和性成熟が必要である。 最近、AlphaFlowはAlphaFoldをフローマッチングにラップし、様々なタンパク質構造を生成する。 そこで我々は,(1) 構造に基づく親和性予測器を用いて構造生成を高結合親和性へ導くために,(1) 配列を修正し,(2) 配列に基づく親和性予測器によって改良された逆フォールディングを適用して配列突然変異を生成するための交互最適化フレームワークを提案する。 そこで我々は,ノイズの多い生物物理エネルギーから得られる貴重な情報を予測器の改良に組み込む,協調学習モジュールを開発した。 シーケンスベースの予測器は、コンセンサスサンプルを選択して構造ベースの予測器を教える。 AffinityFlowは親和性成熟実験において最先端の性能を達成する。 受け入れ後、コードをオープンソース化する予定です。

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