Исследователи MIT разработали инновационную методику предсказания структуры антител с использованием больших языковых моделей (ЯМ). Хотя традиционные модели успешно справляются с большинством белков, антитела с их высокой вариабельностью представляют собой серьезную сложность. Новая методика, названная AbMap, позволяет более точно предсказывать структуру антител, что может значительно упростить процесс разработки лекарств против инфекционных заболеваний, таких как SARS-CoV-2.
При помощи AbMap, исследователи могут анализировать миллионы возможных антител, выявляя перспективные кандидаты для клинических испытаний. “Наш метод позволяет находить несколько подходящих вариантов, тогда как другие способы этого не делают”, – говорит профессор Бонни Бергер из CSAIL MIT. Применяя AbMap, команда смогла значительно улучшить точность предсказаний антител, особенно в отношении нейтрализации вируса SARS-CoV-2, что может существенно сократить затраты на тестирование.
Данный проект также позволит больше узнать о том, как разные люди реагируют на инфекции, анализируя индивидуальные репертуары антител. Важность этой работы заключается в том, что она соединяет масштабируемость рекомендаций на основе последовательностей с точностью структурного анализа, что открывает новые горизонты для медицинских исследований.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена