Исследователи Бостонского университета разработали ИИ-фреймворк, который ускоряет поиск антител для лекарств. Модель фокусируется на шести петлях CDR — участках, отвечающих за распознавание болезнетворных мишеней. Такой подход улучшил предсказание силы связывания антител до 27% и потребовал меньше вычислительных ресурсов, чем существующие модели. Об этом пишет издание Phys.org.
Обучение проходило на 1,6 миллиона пар тяжелых и легких цепей антител. При этом модель содержит около 600 миллионов параметров — меньше, чем у аналогов. На тестах с 90 тысячами вариантов антител, нацеленных на шесть антигенов, она показала результаты не хуже более крупных систем.
Исследование опубликовано в журнале Communications AI & Computing. Авторы считают, что такой ИИ поможет быстрее выбирать перспективных кандидатов для лабораторных испытаний и адаптировать терапии под изменяющиеся вирусы.