随着Alphafold的横空出世,蛋白质折叠的问题可以说已经基本解决,深度学习已经彻底地改变了蛋白质结构预测领域,抗体设计的快速进展表明,在不久的将来可能实现从头抗体设计De novo design。 小结 近年来抗体疗法的发展取得了惊人的进展,仅在过去十年中就有79种药物获批。已获批准的抗体疗法的不同Format已经变得越来越多。用...
与此同时,A2binder的设计确保了它能够准确预测新生成抗体的结合亲和力,为抗体设计提供了可靠的评估工具。 这两个模型的结合为抗体设计提供了一个完整的AI驱动解决方案,从抗体生成到亲和力预测,全面覆盖了抗体设计的关键环节。通过应用旋转位置...
随着这项技术的不断发展和完善，我们有理由相信，AI驱动的抗体设计将为医学研究带来更多惊喜，为人类健康做出重大贡献。这是一个令人兴奋的时代，充满了无限的可能性。我们正站在医学研究的新前沿，而AI正在帮助我们探索这片未知的领域。
新颖性发现:AI不仅能够优化现有的抗体设计,还能发现全新的设计理念和目标,拓展研究的边界。 RFdiffusion工具的开发和应用 在人工智能推动的抗体设计领域,RFdiffusion工具以其独特的工作机制和在抗体设计中的广泛应用而脱颖而出。RFdiffusion工具结合了深度...
AlphaFold3引起的浪潮下，一个新的抗体设计生成式AI大模型浮出水面。名为GeoFlow，能够同时用于抗原-抗体复合物结构预测和抗体从头设计。例如，给定抗原结构和特定表位，GeoFlow能够生成全新的抗体分子：△基于GeoFlow的抗体从头生成示意图 在抗原-抗体复合物结构预测任务上，在由66个抗原-抗体复合物结构构成的测试集上...
单结构域抗体single-domain antibody(sdAb),又称纳米抗体nanobody (Nb),或VHH抗体。 本文做了什么 精调RFdiffusion网络; 精调RoseTTAFold2(RF2)网络; 针对若干抗原,从头设计抗体的可变重链variable heavy chain(VHH),使之可以结合用户选定的表位,并做生化表征; ...
抗原设计 一。抗体的结构预测 从蛋白设计的角度,抗体设计和结构预测的一个主要挑战是:源自VDJ基因重组和体细胞超突变的CDR区域的序列和构象多变性。 对VH-VL 区(重链轻链结构域)的有效建模是抗体结构预测的另一个重要问题。 6个CDR区域中的5个(除CDRH3)可以用已经归类的构象聚类的代表结构表示(North-Dunbrack聚类...
抗体设计的传统方法与挑战 抗体,也被称为免疫球蛋白,是我们免疫系统的关键组成部分,负责识别和中和外来入侵者,如病毒、细菌和其他致病微生物。 抗体的生物学功能 抗体由白细胞,特别是B细胞产生,它们可以特异性地识别特定的抗原——即引起免疫反应的物质。当抗体识别到其特异性抗原时,它们会通过几种机制来中和威胁,包...
一种名为“卡拉西单抗”的纳米抗体已经被批准用于治疗一种罕见的血液病。其他针对蛇毒毒素、寄生虫或新冠病毒的纳米抗体,也在研究中。由于纳米抗体能够深入癌细胞,它们还被开发为诊断工具,可以帮助医生制定针对一个癌症患者的具体情况的最佳治疗。 对于抗体设计师来说,灵感似乎源源不断。2021年,美国杜克大学的一个团队...
抗体设计协议的工作流程1. 获得抗体和抗原的结构。这些结构可以来自PDB/自主解析。否则，可以从IMGT检索抗体序列。2. 使用RosettaAntibody web服务器进行抗体建模。可通过抗体序列生成其结构，并输出一个松驰的结构。3. 采用RosettaRelax方案，精修抗体和抗原的结构并提高对接精度。4. 抗体与抗原对接。如果有抗体和抗原...