用人工智能破译抗体成分的秘密

用人工智能破译抗体成分的秘密

在这项独特的研究中，科学家们想了解人工智能是否可以用来预测抗体内部如何在体内组装。抗体由“重”和“轻”蛋白链组成，由免疫系统中的 B 细胞产生，可​​防御病毒和细菌。

伦敦大学学院综合计算生物学教授 Franca Fraternali 表示：

“到目前为止，人们普遍认为抗体内重链和轻链的配对是随机发生的。通过Immunomatch，我们首次证明这种排列实际上是高度特异性的。了解这些配对规则对于预测抗体的稳定性和性能至关重要，并为合理开发更有效的治疗方法打开了大门。”

为了了解更多信息，科学家们开发了ImmunoMatch，该模型基于抗体特异性语言模型，应用于从数百万个人类 B 细胞中收集的重链和轻链抗体序列。人工智能模型能够识别和预测链的配对，为科学家提供了关于抗体如何结合的宝贵见解。

研究小组还表明，ImmunoMatch 可以准确分析来自对疾病做出积极反应的免疫细胞的抗体序列，包括来自血液癌症和实体瘤中 B 细胞的抗体序列。这些发现可以加速新治疗抗体的合理设计。

萨里大学免疫学教授黛博拉·邓恩-沃尔特斯 (Deborah Dunn-Walters) 教授说：

“人工智能的使用帮助我们发现‘重链’和‘轻链’的组合并不像我们之前想象的那么随机。

“这些信息使我们能够了解源自自然的规则，这些规则控制蛋白质如何组合形成功能性抗体。”

“抗体是最大的一类现代疗法。所有新批准的疗法中约有四分之一是单克隆抗体。因此，了解抗体的产生方式对于其有效设计至关重要。”

这项研究发表在《自然方法》杂志上。

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