Paraplume：一种快速且准确的副抗原预测方法揭示抗体范式尺度的结合动力学
生物大分子
2025-10-08 v1
摘要
抗体负责与抗原结合的特定区域称为副抗原，这对于免疫识别至关重要。准确识别这一小而关键区域可加速治疗性抗体的开发。确定副抗原位置通常依赖于建模抗体结构，这在计算上代价高昂且难以扩展到大型抗体范式。我们介绍了Paraplume，这是一种基于蛋白语言模型（PLMs）嵌入的序列式副抗原预测方法，无需结构输入，即可在多个基准测试中实现优异性能。此外，使用Paraplume预测对PLM嵌入进行再加权可获得更具信息性的序列表示，改进下游任务，如亲和力预测、结合物分类和表位型分选。应用于大型抗体范式时，Paraplume揭示了抗原特异性体细胞超变构成与较大的副抗原相关，这表明一种可能的亲和力增强机制。我们的发现将PLM基于的副抗原预测定位为结构依赖方法的强大、可扩展的替代方案，为理解抗体演化开辟了新途径。
引用
@article{arxiv.2510.05626,
title = {Paraplume: A fast and accurate paratope prediction method provides insights into repertoire-scale binding dynamics},
author = {Gabriel Athènes and Adam Woolfe and Thierry Mora and Aleksandra M. Walczak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.05626},
year = {2025}
}