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【深度学习驱动的抗体亲和力成熟:百奥几何与复旦团队利用GearBind及几何图神经网络技术实现蛋白质-蛋白质相互作用的精确模拟,成果荣登Nature子刊】

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...