抗体CDR配列設計のための逆折り畳みモデルのベンチマーキング
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Benchmarking inverse folding models for antibody CDR sequence design
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(6): e0324566. doi: 10.1371/journal.pone.0324566. Epub 2025 Jun 04.
概 要：
抗体ベースの治療法は、現代医学の最前線にあり、腫瘍学、自己免疫疾患、感染症などの多様な課題に対応しています。機能性と特異性を高めた抗体の設計能力は、次世代治療法の進展にとって重要です。本研究では、抗体のComplementarity-Determining Region（CDR）配列設計のための逆折り畳みモデルを評価し、ProteinMPNN、ESM-IF、LM-Design、AntiFoldの各モデルを比較しました。従来の評価指標が限界を持つ中、構造的および機能的精度を評価するための新たな指標を用いて、各モデルの強みと限界を特定しました。AntiFoldはFab抗体設計において優れた性能を示し、LM-Designは多様な抗体タイプに適応可能です。今後の抗体設計ツールの進展には、強化されたトレーニングデータセットと機能データの統合が必要です。
方 法：
本研究は、抗体CDR配列設計のための逆折り畳みモデルを評価するために、包括的なデータセットを使用した比較研究です。ProteinMPNN、ESM-IF、LM-Design、AntiFoldの各モデルを対象に、回収率、変異予測能力、アミノ酸組成の偏りを系統的に分析しました。評価指標には、配列の類似性を含む新たな指標が用いられました。
結 果：
AntiFoldはFab抗体設計において優れた性能を示し、LM-DesignはVHH抗体を含む多様な抗体タイプに適応可能でした。一方、ProteinMPNNとESM-IFは抗体特有のニュアンスに対して苦戦しました。モデルは抗原構造への依存度が異なり、抗原結合に重要な残基を捉える能力にも違いが見られました。
結 論：
本研究は、抗体設計ツールの進展に向けた新たな評価指標とデータセットの必要性を示しました。AI駆動の抗体工学の可能性を最大限に引き出すためには、機能データの統合と評価指標の洗練が求められます。