IgGM：機能的抗体およびナノボディ設計のための生成モデル

免疫グロブリンは、異物を特定し結合するために免疫系によって生成される重要なタンパク質であり、生物を感染症や病気から守る上で不可欠な役割を果たします。特定の抗体を設計することで、病気治療の新たな道が開かれます。ディープラーニングの台頭により、AI駆動の薬剤設計が可能になり、抗体設計のためのいくつかの手法が生まれました。しかし、これらのアプローチの多くは、実際のシナリオとは異なる追加の条件を必要とし、それを既存の抗体設計プロセスに組み込むことが困難です。ここでは、機能的特異性を持つ抗体を生成するために、拡散モデルと一貫性モデルを組み合わせた生成モデルIgGMを紹介します。IgGMは、与えられた抗原に対して抗体配列と構造を同時に生成し、配列特徴を抽出するための事前訓練された言語モデル、関連特徴を特定するための特徴学習モジュール、設計された抗体配列と予測された完全な抗体-抗原複合体構造を出力する予測モジュールの3つのコアコンポーネントから構成されています。IgGMは、構造予測と新規抗体およびナノボディの設計の両方で効果を示しており、抗体およびナノボディ設計のさまざまな実用的シナリオでの関連性があります。