Antibody drug Discovery - in-silico binder prediction
抗体药物发现 - 计算机内结合物预测
基本信息
- 批准号:2597676
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- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Studentship
- 财政年份:2021
- 资助国家:英国
- 起止时间:2021 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Antibody drug Discovery - In-silico binder prediction, DPhil project summary Advances in machine learning have allowed the development of software that accurately predicts the structure of proteins. The next big step in the field is to essentially to reverse this process. Protein design aims to predict protein sequences that will adopt a certain fold and perform a desired function. The ability to design artificial proteins would lead to major advances in healthcare and biotechnology. My DPhil project will be focussed on the in-silico design of antibodies with specified binding properties. An important step in designing antibody binders is the accurate quantification of binding affinities. However, it remains a major challenge to do this with computational methods and experimental techniques are time-consuming and hard to perform at the necessary scale. Limited understanding of protein flexibility is believed to be a main factor why we struggle to predict binding affinities. Proteins are generally highly flexible molecules and a single structure is rarely able to explain their functions. Thus, research has started to shift its focus on studying the dynamics of proteins and the structural ensembles they adopt. In this project, I aim to build on recent advances in protein structure prediction tools. Current tools are able to accurately predict a single structure for a given amino acid sequence. As more and more data about the dynamics and flexibility of proteins is becoming available, I aim to develop a ML-based tool that is able to determine the flexibility of antibody CDR loops and predict the structural ensemble they adopt. Using this tool, I aim to investigate retrospectively what sequence and structural features make some loops flexible in confirmations and some static. This will help to gain a better understanding of protein flexibility rather than simply using ML as an inexplicable black box. Only limited computational tools are available to predict protein flexibility and confirmational ensembles. Most current tools are based on Molecular Dynamics simulations, which often struggle to produce physiologically correct results. As more experimental data on protein dynamics becomes available, it is expected that ML-based technologies will be able to use this data to make accurate predictions. If successful this would be one of the first ML tools able to predict protein flexibility and contribute to the emerging field of protein design. This project falls within the EPSRC synthetic biology and artificial intelligence technologies research areas as it attempts to apply state-of-the-art machine learning methods for the design of novel biologically active molecules. The project is in collaboration with Roche as an industrial partner.
抗体药物发现-硅粘合剂预测,博士项目总结机器学习的进步使得能够准确预测蛋白质结构的软件的开发成为可能。该领域的下一个重要步骤就是从本质上扭转这一过程。蛋白质设计的目的是预测蛋白质序列将采用某种折叠并执行所需的功能。设计人造蛋白质的能力将导致医疗保健和生物技术的重大进步。我的博士项目将集中在具有特定结合特性的抗体的芯片设计上。设计抗体结合物的一个重要步骤是结合亲和力的准确定量。然而,用计算方法和实验技术来完成这一任务仍然是一个主要的挑战,这既耗时又难以在必要的规模上执行。对蛋白质灵活性的有限理解被认为是我们难以预测结合亲和力的主要因素。蛋白质通常是高度灵活的分子,单一的结构很少能解释它们的功能。因此,研究的重点已经开始转向研究蛋白质的动力学和它们所采用的结构集合。在这个项目中,我的目标是建立在蛋白质结构预测工具的最新进展。目前的工具能够准确地预测给定氨基酸序列的单个结构。随着越来越多关于蛋白质动力学和灵活性的数据变得可用,我的目标是开发一种基于ml的工具,能够确定抗体CDR环的灵活性并预测它们采用的结构集合。使用这个工具,我的目标是回顾性地研究哪些序列和结构特征使一些循环在确认中灵活而一些静态。这将有助于更好地理解蛋白质的灵活性,而不是简单地使用ML作为一个无法解释的黑盒子。只有有限的计算工具可用于预测蛋白质的灵活性和确认集合。目前大多数工具都是基于分子动力学模拟,这往往难以产生生理学上正确的结果。随着越来越多的蛋白质动力学实验数据的出现,基于机器学习的技术有望利用这些数据做出准确的预测。如果成功,这将是第一个能够预测蛋白质灵活性的机器学习工具之一,并为新兴的蛋白质设计领域做出贡献。该项目属于EPSRC合成生物学和人工智能技术研究领域,因为它试图应用最先进的机器学习方法来设计新的生物活性分子。该项目是与罗氏作为工业合作伙伴合作的。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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