Immunity |
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伊利诺伊大学香槟分校Nicholas Wu课题组在Immunity在线发表了题为An explainable language model for antibody specificity prediction using curated influenza hemagglutinin antibodies的研究成果。该研究中从发表文献和专利中挖掘整理了5,561种针对流感Hemagglutinin(HA)蛋白的人抗体。
通过分析这些HA抗体,该团队识别出了常见的序列特征, 并在此基础上,进一步开发了一种基于七个特异性类别(包括HA头部(head)和茎部(stem)) 结构的记忆B细胞语言模型(mBLM)用于抗体特异性预测。通过对mBLM的解释性分析表明,在特异性预测过程中,有趣的发现语言模型能够识别关键的结合位点以及体细胞突变(somatic hypermutation)。
此外,其团队应用mBLM在HA抗体库中进一步确认可识别HA stem的抗体,并通过实验验证了这些抗体的有效功能性。Hemagglutinin(HA)作为流感病毒的主要抗原,其茎部域具有高度保守的特性。AI 模型的应用能够极大促进新流感病毒抗体的发现和表征,对开发通用的流感治疗方法和疫苗具有重要意义。
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