Atomically accurate de novo design of antibodies with RFdiffusion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the central role of antibodies in modern medicine, no method currently exists to design novel, epitope-specific antibodies entirely in silico. Instead, antibody discovery currently relies on immunization, random library screening or the isolation of antibodies directly from patients 1 . Here we demonstrate that combining computational protein design using a fine-tuned RFdiffusion 2 network with yeast display screening enables the de novo generation of antibody variable heavy chains (VHHs), single-chain variable fragments (scFvs) and full antibodies that bind to user-specified epitopes with atomic-level precision. We experimentally characterize VHH binders to four disease-relevant epitopes. Cryo-electron microscopy confirms the binding pose of designed VHHs targeting influenza haemagglutinin and Clostridium difficile toxin B (TcdB). A high-resolution structure of the influenza-targeting VHH confirms atomic accuracy of the designed complementarity-determining regions (CDRs). Although initial computational designs exhibit modest affinity (tens to hundreds of nanomolar K d ), affinity maturation using OrthoRep 3 enables production of single-digit nanomolar binders that maintain the intended epitope selectivity. We further demonstrate the de novo design of scFvs to TcdB and a PHOX2B peptide–MHC complex by combining designed heavy-chain and light-chain CDRs. Cryo-electron microscopy confirms the binding pose for two distinct TcdB scFvs, with high-resolution data for one design verifying the atomically accurate design of the conformations of all six CDR loops. Our approach establishes a framework for the computational design, screening and characterization of fully de novo antibodies with atomic-level precision in both structure and epitope targeting.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».