Neue Generierung von SARS-CoV-2 Antikörper CDRH3 mit einem vortrainierten generativen großen Sprachmodell – Nature Communications

Neue Generierung von SARS-CoV-2 Antikörper CDRH3 mit einem vortrainierten generativen großen Sprachmodell – Nature Communications

Das Framework von PALM-H3 und A2binder basiert auf einem Transformer-Modell, das die de novo CDRH3-Sequenz in Antikörpern generiert. Der CDRH3 Bereich spielt eine Schlüsselrolle bei der Bestimmung der Bindungsspezifität eines Antikörpers gegenüber einem bestimmten Antigensequenz. PALM-H3 arbeitet mit einem Encoder basierend auf dem ESM2-Modell für Antigene und einem Antibody Roformer als Decoder. Zusätzlich wurde A2binder entwickelt, um die Bindungsaffinität der künstlich generierten Antikörper vorherzusagen. Durch mehrstufiges Training der Modelle auf affinitätsbezogenen Daten konnten hochwertige Antikörper generiert und deren Bindungsaffinität vorhergesagt werden.

Um die Leistungsfähigkeit von A2binder zu bewerten, wurden Vergleiche mit verschiedenen Basismethoden durchgeführt. A2binder übertraf alle Vergleichsmethoden in der Vorhersagegenauigkeit der Bindungsspezifität und A2binder sei von hoher Wirksamkeit bei der Bestimmung von Affinitäten. Durch den Einsatz von A2binder könnten genaue Vorhersagen zur Antigen-Antikörper-Bindungswahrscheinlichkeit getroffen werden.

PALM-H3 erwies sich als überlegen bei der Generierung von Antikörpern mit hoher Bindungswahrscheinlichkeit. Es wurde festgestellt, dass die von PALM-H3 generierten Antikörper verschiedene SARS-CoV-2-Varianten effektiv binden konnten und somit potenziell wirksame Therapieoptionen gegenüber sich kontinuierlich verändernden Virusepitopen bieten. Darüber hinaus konnte PALM-H3 effizienter und schneller Antikörpersequenzen erzeugen als herkömmliche Methoden.

Die Interpretierbarkeit von PALM-H3 wurde auch bestätigt, indem gezeigt wurde, dass die Modelle wichtige Interaktionsstellen während des Lernprozesses hervorheben können. Statistische Analysen und visuelle Analysen zeigten, dass PALM-H3 relevante strukturelle Kontaktpunkte zuverlässig erkennen konnte. Dies legt nahe, dass das Modell in der Lage ist, Schlüsselpositionen in der Antigen-Antikörper-Interaktion korrekt zu identifizieren und zu erfassen.

In-vitro-Assays ergaben, dass Antikörper, die von PALM-H3 generiert wurden, eine vergleichbare oder sogar überlegene Wirksamkeit beim Binden an Antigene aufweisen, im Vergleich zu natürlichen Antikörpern. Durch die Leistung von PALM-H3 bei der Generierung von Antikörpern gegen bekannte und neue Varianten von SARS-CoV-2 wurde die Fähigkeit des Modells zur Entwicklung wirksamer Therapeutika gegenüber sich ständig verändernden Viren bestätigt.