在运用KIC+kink的计算方法后，H3与软件打分的正相关性较高

RosettaAntibody（圈起来的绿点）为AMA-II中11个靶标中的4个产生了最好的CDR H2模型【1】

DeepAb

抗体的特异性主要受Fv区中补充决定区CDRs的影响，大多数用于抗体Fv结构预测的方法都采用某种形式的嫁接，H3的预测精度差强人意。约翰·霍普金斯大学的Jeffrey J. Gray教授基于深度学习预测蛋白结构方法的进展开发了DeepAb，性能优于现有的基于嫁接的方法，可用于广泛的抗体预测和设计任务。

算法由两个主要阶段组成，第一个阶段是一个深度残差卷积网络，用于预测Fv结构，用残差对之间的相对距离和方向表示。网络只需要轻重链序列作为输入，并设计了可解释组件，以提供对模型预测的洞察。结构预测模块最重要的组件是2D ResNet，DeepAb将2D ResNet中的输出通过Attention层转化到6个输出分支，用以表示Fv结构中的关键参数。第二阶段基于fast Rosetta，利用网络的预测来实现结构设计。

与另外三种基于嫁接的抗体特异性结构预测算法RosettaAntibody-G 4、6， RepertoireBuilder 5和 ABodyBuilder相比，DeepAb在重链框架和轻链框架上实现了分别相对于次佳方法14%–18%和16%–17%的平均RMSD改进。在有难度的预测H3环结构任务中，DeepAb平均RMSD为2.33A˚，比次佳方法提高了16%。且随着H3循环长度的增加，所有方法的性能都会下降。只有DeepAb几乎不受此因素影响， 会为每个循环长度生成最准确的模型。

DeepAb方法示意图

DeepAb在基准数据集上预测Fv域结构的性能【2】

IgFold

今年4月， 约翰 · 霍普金斯大学发表了可以快速预测抗体结构的IgFold深度学习方法。尽管一些深度学习方法显著提高了包括H3环在内的CDR区的建模精度，但仍存在限制算法实用性的因素。例如预测时间太长、不能直接合并模板数据等，IgFold很好地解决了这类问题。

不同于用Rosetta网络实行抗体设计的DeepAb，IgFold是端到端的预测，算法先从一个预训练的语言模型提取序列表征（该模型在558M自然抗体序列上进行的训练），然后通过图网络直接预测骨架原子坐标。精度媲美AlphaFold2且预测所需时间不到1分钟。在4个被测的抗体结构预测算法中（ABodyBuilder, DeepAb, ABlooper, 和AlphaFold），IgFold预测速度不超过1分钟而且能够预测全原子结构，ABlooper最多一分钟，DeepAb则为10分钟，耗时最久的是AlphaFold，需要大约一个小时。在CDR H3预测准确率层面，IgFold精度好于其他算法，平均RMSD为2.99A˚。IgFold与Alphafold-Multimer使用类似的训练数据集，性能上较为接近。预测纳米抗体时，Igfold对CDR3预测的准确性往往不如Alphafold（平均RMSD为3.85Å），但速度明显更快（Igfold少于30秒，Alphafold则是30分钟）。

除了结构预测外，IgFold还能产生很多靶点的不同构象，这有助于优化现有抗原抗体对接算法的计算速度和准确率。

IgFold抗体结构端到端预测方法示意图

IgFold预测(A)抗体Fv域和(B)纳米抗体结构的准确率【3】

除了以上介绍的三款知名算法，可做抗体结构预测的算法还有AlphaFold2、AbodyBuilder、RaptorX、AbPredict2、RoseTTAFold、NanoNet以及商业软件MOE和薛定谔BIoLuminate等【4】，限于篇幅不展开详述，可自行了解。

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参考文献

【1】Weitzner BD, Kuroda D, Marze N, et al. Blind prediction performance of RosettaAntibody 3.0: grafting, relaxation, kinematic loop modeling, and full CDR optimization. Proteins 2014;82:1611-1623.

【2】Ruffolo JA, Sulam J, Gray JJ. Antibody structure prediction using interpretable deep learning. Patterns (N Y) 2022;3:100406.

【3】Jeffrey AR, Lee-Shin Chub, Jeffrey JG, et al. Fast, accurate antibody structure prediction from deep learning on massive set of natural antibodies.Biophysical 2022;121:155a-156a.

【4】Vishwakarma P, Vattekatte AM, Shinada N, et al. VHH Structural Modelling Approaches: A Critical Review. Int J Mol Sci 2022;23.返回搜狐，查看更多