論文の概要: dyAb: Flow Matching for Flexible Antibody Design with AlphaFold-driven Pre-binding Antigen

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01910v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 03:53:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:38.315124
• Title: dyAb: Flow Matching for Flexible Antibody Design with AlphaFold-driven Pre-binding Antigen
• Title（参考訳）: dyAb:AlphaFold駆動プレボンディング抗原を用いたフレキシブル抗体設計のためのフローマッチング
• Authors: Cheng Tan, Yijie Zhang, Zhangyang Gao, Yufei Huang, Haitao Lin, Lirong Wu, Fandi Wu, Mathieu Blanchette, Stan. Z. Li,
• Abstract要約: 治療抗体の開発は、抗原が抗体とどのように相互作用するかの正確な予測に大きく依存している。 抗体設計における既存の計算方法はしばしば、結合過程において抗原が実行されている重要なコンフォメーション変化を見落としている。 我々は、αFold2による予測を組み込んだ柔軟なフレームワークであるdyAbを導入し、前結合性抗原構造をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.809470467635194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of therapeutic antibodies heavily relies on accurate predictions of how antigens will interact with antibodies. Existing computational methods in antibody design often overlook crucial conformational changes that antigens undergo during the binding process, significantly impacting the reliability of the resulting antibodies. To bridge this gap, we introduce dyAb, a flexible framework that incorporates AlphaFold2-driven predictions to model pre-binding antigen structures and specifically addresses the dynamic nature of antigen conformation changes. Our dyAb model leverages a unique combination of coarse-grained interface alignment and fine-grained flow matching techniques to simulate the interaction dynamics and structural evolution of the antigen-antibody complex, providing a realistic representation of the binding process. Extensive experiments show that dyAb significantly outperforms existing models in antibody design involving changing antigen conformations. These results highlight dyAb's potential to streamline the design process for therapeutic antibodies, promising more efficient development cycles and improved outcomes in clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 治療抗体の開発は、抗原が抗体とどのように相互作用するかの正確な予測に大きく依存している。 既存の抗体設計における計算手法は、結合過程において抗原が行う重要なコンフォメーション変化を見落とし、その結果の抗体の信頼性に大きな影響を及ぼす。 このギャップを埋めるために、我々は、AlphaFold2による予測を組み込んだ柔軟なフレームワークであるdyAbを導入し、前結合性抗原構造をモデル化し、特に抗原コンホメーション変化の動的性質に対処する。 我々のdyAbモデルは、粒度の粗い界面アライメントと細粒度のフローマッチングのユニークな組み合わせを利用して、抗原-抗体複合体の相互作用のダイナミクスと構造的進化をシミュレートし、結合過程の現実的な表現を提供する。 過剰な実験により、dyAbは抗原のコンフォメーションの変化を伴う抗体設計において、既存のモデルよりも著しく優れていることが示された。 これらの結果は、dyAbが治療抗体の設計プロセスを効率化し、より効率的な開発サイクルを約束し、臨床応用の成果を向上する可能性を強調している。

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