Вебинар BioExcel №85: Моделирование антител в эпоху после AlphaFold: на каком этапе мы находимся?

Антитела — это специализированные белки, используемые иммунной системой для устранения нераспознанных, потенциально вредных молекул (антигенов). Их способность связываться с антигенами с высокой специфичностью делает их идеальными молекулами для работы в фармацевтических исследованиях и разработке лекарств. Однако моделирование антител сопряжено с бесконечными структурными трудностями, которые лишь частично решены благодаря недавним разработкам в области предсказания структуры на основе машинного обучения (например, AlphaFold21, AlphaFold32). Эти алгоритмы, как правило, опираются на информацию о коэволюции, которая отсутствует как в комплементарно-определяющих областях (CDR) антител, так и между последовательностями антител и антигенов. В этом докладе я расскажу, когда и как можно получить точные структурные предсказания этих белков и их комплексов. Я продемонстрирую, как интеграция экспериментальных данных с моделированием на основе ИИ в флагманском программном обеспечении BioExcel HADDOCK3-4 повышает точность предсказаний5. Такие модели затем могут быть использованы в качестве отправной точки для улучшения связывающих свойств комплексов посредством проектирования антител. Я продемонстрирую реальные примеры сложных задач прогнозирования структуры антител, сосредоточившись на случаях, когда прогнозирование с помощью чисто машинного обучения оказывается безуспешным. Докладчик: Марко Джулини (он/его), Центр биомолекулярных исследований им. Бийвоета, факультет естественных наук – химия, Утрехтский университет