IgCraft: A versatile sequence generation framework for antibody discovery and engineering

要約

抗体配列を設計するために、自然の人間のレパートリーで観察されるものによく似たものは、生物学の発達における重要な課題です。
IGrack：ベイジアンフローネットワーク上に構築されたペアのヒト抗体配列生成の多目的モデルを紹介します。
IGraftは、無条件のサンプリング、パインティングのシーケンス、逆折りたたみ、CDRモチーフ足場など、単一のモデルを使用して、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つを提示します。
私たちのアプローチは、これらのタスクの全範囲にわたって競争結果を達成しながら、ヒト抗体配列の空間に生成を制約し、CDRモチーフ足場（グラフト）の特定の強みを示し、そこでは構造特性の人間性と保存の観点から最先端のパフォーマンスを達成します。
以前の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、IGCRACK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の下でヒト抗体配列をサンプリングするための汎用性の高いプラットフォームを提供します。
モデルコードと重みは、github.com/mgreenig/igcraftで公開されています。

要約(オリジナル)

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google