探索AlphaFold 3预测CD47抗体-抗原结合亲和力：意外发现的逆向对接
生物大分子
2025-11-19 v1
摘要
AlphaFold 3 (AF3) 是一种基于最新深度学习算法和颠覆性AI模型架构的人分子结构预测强大工具，已彻底改变了领域。已有有限篇论文研究AF3在预测不同分子结构方面的准确性。然而，AF3的潜在应用尚未充分探索。在本研究中，我们首先关注抗体-抗原(CD47)复合物的结构预测，由于已解决的 cognate 晶体结构有限，CD47的预测被认为具有挑战性。进一步地，我们旨在探讨AF3在通过结合亲和力分析对其他分子对接模块进行预筛选强烈抗体候选者的潜力，这将极大受益于药物开发中的早期筛选或优化过程。归根结底，这不仅限于抗体-抗原结合亲和力，还适用于任何药物候选物基于AF3准确预测的结构以及其他化学或物理性质。根据我们的实验结果，AF3是一个非常有前景的竞争者，能够高效地产生高度可靠的分子结构和随后的结合能预测。意外地，对我们两个抗体主题观察到一种意外且非随机现象“逆向对接”，这表明AF3架构革命带来了新问题。我们的分析和误差纠正实验表明，这种现象可能是由革命性AI模型架构引起的，这为AI结构预测的优化和设计方向提供了重要经验和提醒。所有软件版权归中国药物大学(CPU)及其附属药学院和科学院所有。
引用
@article{arxiv.2511.14676,
title = {Exploring AlphaFold 3 for CD47 Antibody-Antigen Binding Affinity: An Unexpected Discovery of Reverse docking},
author = {Yiyang Xu and Ziyou Shen and Yanqing Lv and Shutong Tan and Chun Sun and Juan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.14676},
year = {2025}
}
备注
15 pages,4 figures, submitted to ACS Omega