Enhancing antibody-antigen interaction prediction with atomic flexibility
Notice bibliographique
Résumé
Antibodies are indispensable components of the immune system, known for their specific binding to antigens. Beyond their natural immunological functions, they are fundamental in developing vaccines and therapeutic interventions for infectious diseases. The complex architecture of antibodies, particularly their variable regions responsible for antigen recognition, presents significant challenges for computational modeling. Recent advancements in deep learning have markedly improved protein structure prediction; however, accurately modeling antibody-antigen (Ab-Ag) interactions remains challenging due to the inherent flexibility of antibodies and the dynamic nature of binding processes. In this study, we examine the use of predicted Local Distance Difference Test (pLDDT) scores as indicators of residue and side-chain flexibility to model Ab-Ag interactions through a fingerprint-based approach. We demonstrate the significance of flexibility in different antibody-specific tasks, enhancing the predictive accuracy of Ab-Ag interaction models by 4%, resulting in an AUC-ROC of 92%. In addition, we showcase state-of-the-art performance in paratope prediction. These results emphasize the importance of accounting for conformational flexibility in modeling antibody-antigen interactions and show that pLDDT can serve as a coarse proxy for these dynamic features. By optimizing antibody flexibility using pLDDT, they can be engineered to improve affinity or breadth for a specific target. This approach is particularly beneficial for addressing highly variable pathogens like HIV and SARS-CoV-2, as greater flexibility enhances tolerance to sequence variations in target antigens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».