具有蛋白质复合物不变嵌入的交叉门控 MLP 是一站式抗体设计器

抗体是免疫系统为应对外来物质或抗原而产生的关键蛋白质。抗体的特异性由其互补决定区（CDRs）决定，这些区域位于抗体链的可变结构域中并形成抗原结合位点。先前的研究利用复杂技术生成 CDR，但存在几何建模不足的问题。此外，常见的迭代优化策略导致推理效率低下。在本文中，我们提出了一种简单而有效的模型，能够以一站式方式共同设计 CDR 的一维序列和三维结构。为此，我们将抗体 CDR 设计问题解耦为两个阶段：（i）蛋白质复合物结构的几何建模和（ii）序列-结构协同学习。我们开发了一种新颖的、通常针对蛋白质复合物的分子结构不变嵌入，其捕获主链原子（包括 C$\alpha$、N、C 和 O 原子）内部的以及组分间的相互作用，以实现全面的几何建模。然后，我们引入一种简单的交叉门控 MLP 用于序列-结构协同学习，使序列和结构的表示能够隐式地相互优化。这使我们的模型能够一站式设计所需的序列和结构。我们进行了大量实验，在序列和结构两个层面对结果进行评估，表明我们的模型相比最先进的抗体 CDR 设计方法取得了更优的性能。