論文の概要: IgCraft: A versatile sequence generation framework for antibody discovery and engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19821v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 16:32:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:25.508598
• Title: IgCraft: A versatile sequence generation framework for antibody discovery and engineering
• Title（参考訳）: IgCraft: 抗体発見と工学のための多用途配列生成フレームワーク
• Authors: Matthew Greenig, Haowen Zhao, Vladimir Radenkovic, Aubin Ramon, Pietro Sormanni,
• Abstract要約: IgCraftはBayesian Flow Networks上に構築されたペア型ヒト抗体配列生成のための多目的モデルである。 以前分離されたタスクを単一のスケーラブルな生成モデルに統合することで、IgCraftはヒトの抗体配列をサンプリングするための汎用的なプラットフォームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Designing antibody sequences to better resemble those observed in natural human repertoires is a key challenge in biologics development. We introduce IgCraft: a multi-purpose model for paired human antibody sequence generation, built on Bayesian Flow Networks. IgCraft presents one of the first unified generative modeling frameworks capable of addressing multiple antibody sequence design tasks with a single model, including unconditional sampling, sequence inpainting, inverse folding, and CDR motif scaffolding. Our approach achieves competitive results across the full spectrum of these tasks while constraining generation to the space of human antibody sequences, exhibiting particular strengths in CDR motif scaffolding (grafting) where we achieve state-of-the-art performance in terms of humanness and preservation of structural properties. By integrating previously separate tasks into a single scalable generative model, IgCraft provides a versatile platform for sampling human antibody sequences under a variety of contexts relevant to antibody discovery and engineering. Model code and weights are publicly available at github.com/mgreenig/IgCraft.
• Abstract（参考訳）: 天然のヒトレパートリーによく似た抗体配列を設計することは、生物学の発展において重要な課題である。 ベイジアンフローネットワーク上に構築された,ペア型ヒト抗体配列生成のための多目的モデルIgCraftを紹介する。 IgCraftは、無条件サンプリング、シークエンスインペインティング、逆フォールディング、CDRモチーフスキャフォールディングを含む単一のモデルで複数の抗体配列設計タスクに対処できる最初の統合生成モデリングフレームワークの1つを提示する。 提案手法は,ヒトの抗体配列の空間に生成を拘束しながら,これらのタスクの全スペクトルにわたる競争的な結果を達成し,人間性および構造的特性の保存の観点から最先端のパフォーマンスを達成できるCDRモチーフスキャフォールド(グラフト)において,特に強みを示す。 以前分離されたタスクを単一のスケーラブルな生成モデルに統合することにより、IgCraftは、抗体発見とエンジニアリングに関連するさまざまなコンテキスト下でヒトの抗体配列をサンプリングする汎用的なプラットフォームを提供する。 モデルコードとウェイトはgithub.com/mgreenig/IgCraftで公開されている。

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