借助 AI 模子迪士尼彩乐园官方，计议东说念主员在左证卵白质序列掂量卵白质结构方面已经赢得了庞大高出，然则，这种步调关于抗体却不是那么有用，部分原因是由于这种类型的卵白质具有“高变异性”。
为了处置这个挑战，麻省理工学院的计议东说念主员确立出一种新步调让模子大概更准确地掂量抗体结构。通过这种步调，计议东说念主员大概筛选出数百万种可能的抗体，从而细目可用于调养 SARS-CoV-2 和其他传染病的抗体。
这项计议使命的指引者、麻省理工学院计较机科学与东说念主工智能履行室（CSAIL）计较与生物学小组安稳东说念主、西蒙斯数学教育 Bonnie Berger 暗示：“这种新步调可以在多数信息中更有用地找到进攻的脚迹，何况可以匡助制药公司从简不消要的开支，幸免用纰缪的药物进行昂然的临床测试。”
这项新时代侧重对抗体高变异区进行建模，同期也具有分析个体抗体库的后劲，这将有助于计议对毒等疾病具有超等响应智商的东说念主的免疫响应，从而匡助弄明晰为什么他们的抗体大概有用地叛逆病毒。
当前，这篇论文已经发表在PNAS上。Bryan Bryson 是这篇论文的共同通信作家，他是麻省理工学院生物工程副教育，亦然麻省总病院、麻省理工学院和哈佛大学拉贡计议所的成员；Rohit Singh（前 CSAIL 计议科学家，现任杜克大学生物统计学、生物信息学和细胞生物学助理教育）和 Chiho Im 是该论文的共并吞作。此外，赛诺菲和苏黎世联邦理工学院的计议东说念主员也为这项计议作念出了孝顺。
卵白质由长链氨基酸构成，可以折叠成多数结构。比年来，计议东说念主员使用 AlphaFold 等来掂量这些结构变得愈加容易。比如 ESMFold 和 OmegaFold 等皆是基于大言语模子，这些模子当先是为了分析多数文本而确立的，其大概学习和掂量语句中的下一个单词，雷同的步调也适用于卵白质序列，通过学习哪些卵白质结构最有可能由不同格式的氨基酸构成。
然则，这种步调并不老是适用于抗体，尤其是针对抗体的高变异区。抗体继续具有 Y 形结构，这些高变异区位于 Y 形结构的顶端，安稳检测并连合外源卵白质（即抗原），而 Y 形结构的底部提供结构支抓并匡助抗体与免疫细胞互相作用。
高变异区的长度不尽相通，但继续不会非凡 40 个氨基酸。据推测，通过改革这些氨基酸的序列，东说念主体免疫系统可以产生多达 10¹⁸ 种不同的抗体，从而确保躯壳大概对多样各种的潜在抗原作念出响应。这些序列不像其他卵白质序列那样受到进化已毕，因此大言语模子很难“学会”准确掂量其结构。
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“大言语模子大概很好地掂量卵白质结构的部分原因是进化已毕了这些序列，而模子可以解读这些已毕的含义。这近似于通过检察句子中单词的高下文来学习语法公法，从而弄明晰它的含义。”Rohit Singh 暗示。
为了对这些高变异区进行建模，计议东说念主员创建了两个基于现存卵白质大言语模子的模块：一个模块针对来自卵白质数据库（PDB）中约 3,000 个抗体结构的高变异序列进行教育，使其大概了解哪些序列倾向于生成相似的结构；另一个模块基于约 3,700 个抗体序列与它们连合三种不同抗原的强度联系的数据进行教育。
这种计较模子称为“AbMap”，其可以左证氨基酸序列掂量抗体结构和连合强度。为了解析该模子的实用性，计议东说念主员用它来掂量大概热烈中庸 SARS-CoV-2 病毒刺突卵白的抗体结构。
计议东说念主员从一组被掂量会与该靶点连合的抗体运转，然后通过改革高变异区产生数百万种变体，这种模子大概识别出最生效的抗体结构，比基于大言语模子的传统卵白质结构模子更准确。
随后，计议东说念主员经受了一些“非常圭臬”，将抗体分辨为具有相似结构的组。他们与赛诺菲的计议东说念主员和解，从每个组中遴荐抗体进行履行测试。履行发现，82% 的抗体比模子中的原始抗体具有更好的连合强度。
计议东说念主员指出，“在确立初期就能找到多种优质的候选抗体，可以匡助制药公司幸免铺张多数资金去测试最终会失败的候选抗体。”
“他们不念念作死马医。他们不但愿把通盘的但愿皆放在一个抗体上，然后在临床前熟悉中发现它有毒性问题。相悖，他们更同意领有一系列可以的遴荐，同期鞭策这些选项，这么若是其中一个出了问题还有其他备选决议。”Rohit Singh 说。
基于这项时代，计议东说念主员还尝试处置一些弥远存在的繁难，即为什么不同的东说念主对感染的响应不同。举例，为什么有些东说念主感染新冠病毒后病情更严重？为什么有些战斗过艾滋病毒的东说念主却不会被感染？
科学家们一直试图通过对个体免疫细胞进行单细胞 RNA 测序并进行相比来往话这些问题，这也曾过被称为“抗体库分析”。先前的计议标明，来自不同两个东说念主的抗体库叠加度可能唯有 10%，然则，测序无法提供与结构信息一样全面的抗体“全景图谱”，因为具有不同序列的两种抗体也可能具有相似的结构和功能。
这种新模子可以通过快速生成个体中发现的通盘抗体的结构来匡助处置这个问题。在这项计议中，计议东说念主员发现，当辩论到抗体结构时，个体之间的叠加比序列相比中看到的 10% 要多得多。他们当今磋议进一步计议这些结构如何促进东说念主体针对特定病原体的全体免疫响应。
“大言语模子在这里发达得非凡好，因为它既能像基于序列的分析那样生动膨胀，又能达到基于结构的分析的准确性。”Rohit Singh 暗示。
这项计议得到了赛诺菲和 Abdul Latif Jameel 健康机器学习诊所资助。
https://news.mit.edu/2025/new-computational-model-can-predict-antibody-structures-more-accurately-0102