深度解读|百奥几何x复旦 AI驱动的亲和力成熟方案见刊Nature Communications
BioMed科技
2024-09-16 18:57
文章摘要
百奥几何生物科技唐建团队联合复旦大学基础医学院应天雷、吴艳玲团队在《Nature Communications》发表论文,介绍了一种名为GearBind的预训练几何图神经网络,用于抗体亲和力成熟。GearBind在亲和力变化的标准数据集和独立验证集上表现优异,成功实现了AI驱动的亲和力成熟,减少了湿实验筛选的需求。背景上,传统的亲和力优化依赖于氨基酸突变体的筛选,成本高昂。GearBind通过多重关系图构建、多级消息传递和对比学习技术,提升了模型性能,特别是在侧链相互作用的建模上。实验结果显示,GearBind在多个数据集上表现优于现有模型,并在两个真实抗体项目中验证了其效果,显著提升了抗体的亲和力。未来,GearBind有望在蛋白质-肽和蛋白质-配体的亲和力优化中发挥作用。
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