抗体配列生成モデルのために、混合モデルが必要なすべてです

要約 動機 抗体治療候補は、標的に対して強い結合を示すだけでなく、特に免疫原性のリスクが低いという良好な開発特性も必要です。 結果 この研究では、6000万のヒト重鎖と7000万のヒト軽鎖に対して、シンプルな生成モデルであるSAMを適合させました。モデルによって計算された配列の確率は、同じかそれ以上の精度で、400百万の配列を含むさまざまなベンチマークデータセットに対して、他の種のヒト配列を区別することを示しています。他の文献にあるモデルよりも優れており、大規模言語モデル（LLM）を大幅に上回っています。SAMは、配列をヒト化し、新しい配列を生成し、ヒト性のスコアを付けることができます。高速かつ完全に解釈可能です。私たちの結果は、タンパク質工学タスクのベースラインとしてシンプルなモデルを使用する重要性を強調しています。さらに、文献にある既存のツールよりも桁違いに速い抗体配列の番号付けのための新しいツールを紹介します。 利用可能性と実装 この研究で開発されたすべてのツールは、https://github.com/Wang-lab-UCSD/AntPack で入手可能です。