在人類(lèi)與病毒性病原體的博弈中，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)有力的中和抗體（neutralizing antibody, nab）應(yīng)用于治療是重要“武器”之一。在天然抗體或人工設(shè)計(jì)抗體中，作用機(jī)制和中和能力的研究過(guò)程，往往需要耗費(fèi)大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)檢測(cè)和探究，同時(shí)也是“人與病毒”賽跑中的關(guān)鍵限速環(huán)節(jié)。如何快速、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未知抗體的中和能力及其作用靶點(diǎn)，在傳統(tǒng)的抗體藥物研發(fā)領(lǐng)域中仍需進(jìn)一步突破的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。

2022年11月7日，復(fù)旦大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院陸路團(tuán)隊(duì)聯(lián)合商湯科技（sensetime）團(tuán)隊(duì)在Nature Machine Intelligence合作發(fā)表了一篇題為Predicting unseen antibodies' neutralizability via adaptive graph neural networks。在該研究中，首次提出了一個(gè)深度“抗體-抗原”交互算法模型（a deep Ab-Ag interaction algorithm，簡(jiǎn)稱DeepAAI）。DeepAAI有別于經(jīng)典的序列比對(duì)的方法，而是通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法“動(dòng)態(tài)適應(yīng)性地”學(xué)習(xí)未知抗體與已知抗體的關(guān)系（Adaptive Relation Graph)，從而避免了AI算法對(duì)于未知抗體冷啟動(dòng)的問(wèn)題，達(dá)到有效地預(yù)測(cè)未知抗體的中和能力。此外，DeepAAI還具有較好的解釋性，能為抗原抗體的結(jié)合位點(diǎn)提供線索；分析同一病毒不同變種和亞變種之間的相似關(guān)系，為某病毒出現(xiàn)的新亞種推薦可能的中和抗體。

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DeepAAI另一個(gè)特點(diǎn)是它基于序列數(shù)據(jù)。雖然真實(shí)的三級(jí)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)能提高AI算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，但是現(xiàn)實(shí)世界（real-world）中大量抗體的三級(jí)結(jié)構(gòu)是未知的。DeepAAI放棄了先根據(jù)序列預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)，再隨后根據(jù)預(yù)測(cè)出的結(jié)構(gòu)再預(yù)測(cè)抗原抗體相互作用的這種串聯(lián)AI算法的模式，而是直接基于序列提取足夠的有效特征用于預(yù)測(cè)相互作用。這就避免了“在第1步中的誤差在第2步中被累積和指數(shù)級(jí)放大”的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，現(xiàn)實(shí)世界中大量存在的序列數(shù)據(jù)也可以增強(qiáng)AI算法的實(shí)用性。

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為了全面評(píng)估DeepAAI的預(yù)測(cè)能力，該研究以艾滋病病毒（HIV）、新冠病毒（SARS-CoV-2）、流感病毒（infuenza）和登革病毒（dengue）為模型病毒，開(kāi)展了深入研究。DeepAAI 對(duì)這些病毒的抗體的中和能力展示出一定程度的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)?？紤]到目前大量SARS-CoV-2變異株的出現(xiàn)，尤其是Omicron亞型，本研究所報(bào)道的DeepAAI模型有可能為抗體藥物優(yōu)化，以及廣譜抗病毒抗體的研發(fā)提供思路。

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https://www.nature.com/articles/s42256-022-00553-w