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提高抗体与靶抗原之间的结合亲和力是抗体疗法开发中的关键任务。近日，复旦大学与百奥几何（BioGeometry）团队合作推出了一种名为 GearBind 的预训练几何图神经网络，展示了其在抗体亲和力成熟方面的潜力。通过多关系图构建、几何消息传递以及大规模未标记蛋白质数据的预训练，GearBind 在多个测试集上的表现优于现有方法。研究人员基于 GearBind 开发了一个强大的集成模型，成功增强了两种不同抗体的结合能力，实验数据显示设计的抗体突变体显著提升了性能。该研究以“Pretrainable geometric graph neural network for anti...