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Nat Commun|可预训练的几何图神经网络用于优化抗体分子的亲合性

智药邦  · 公众号  ·  · 2024-10-12 09:00

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抗体在免疫应答中发挥着核心作用,提高抗原抗体的结合亲合力对于诊断和治疗至关重要。然而,传统的体外亲合力成熟方法耗时且成本高昂,通常需要数月时间来构建突变库并筛选。鉴于抗体互补决定区(CDR)内潜在的突变组合极为庞大,传统的实验筛选方法难以全面探索。尽管分子动力学模拟能够提供较高的预测精度,但其计算速度限制了其在大规模筛选中的应用。近年来,深度学习方法被引入以提高亲合力预测的效率,但受限于数据集规模,模型的准确性和可靠性仍有待提高。 基于上述挑战,复旦大学应天雷课题组与百奥几何团队联合开发了一种名为GearBind的预训练几何图神经网络。 GearBind通过构建多关系图、采用几何消息传递机制,并利用大规模未标记蛋白质数据进行预训练,显著提高了抗体亲合力预测的准确性和效率。 在一系列测试中 ………………………………

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