抗体創薬AI

AI for antibody drug discovery

　抗体創薬の各工程（リード創製，リード拡大，リード最適化：選択性・親和性・Developability・Immunogenicity）におけるAI活用の現状を概説する．リード創製では，抗原配列からCDR-H3を生成するモデルと結合特異性や親和性を予測する手法を統合した実証例を含め，計算設計と実験検証の統合が進展している．リード拡大では，次世代シークエンス（NGS）上の出現頻度比を弱い教師信号とした機械学習により，取りこぼし克服の可能性が示された．リード最適化では，点変異，協調的多点変異，ΔΔGの学習予測，大規模データによるDevelopability予測など，実務的設計指針が具体化しつつある．さらに，CASP形式の国際アセスメント “AIntibody” の現状を紹介し，公開・プロスペクティブ・ブラインド評価が，AIが有効な課題条件の同定と標準化に資することを論じる．