AbFlow: 상호작용 강화 플로우 매칭을 통한 엔드 투 엔드 파라토프 중심 항체 설계

AbFlow : End-to-end Paratope-Centric Antibody Design by Interaction Enhanced Flow Matching

항원-항체 결합은 면역 반응에서 중요한 과정입니다. 최근 항체 설계 분야의 발전에도 불구하고, 현재의 방법들은 전체 원자 수준의 항체 구조를 엔드 투 엔드 모델링하는 생성적 프레임워크가 부족하며, 항원 특이적인 기하학적 정보를 활용하여 국소적인 결합 인터페이스와 전체적인 구조를 최적화하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 최적 수송을 활용하여 전체 원자 수준의 항체를 엔드 투 엔드 설계하는 플로우 매칭 프레임워크인 AbFlow를 소개합니다. AbFlow는 동차성을 갖는 Surface Multi-channel Encoder를 특징으로 하는 확장된 속도장 네트워크를 통합하여, 표면 수준의 항원 상호작용 데이터를 활용하여 항체 구조를 정제하며, 특히 CDR-H3 영역을 개선합니다. 파라토프 중심 항체 설계, 다중 CDR 및 전체 원자 항체 설계, 결합 친화력 최적화, 복잡한 구조 예측에 대한 광범위한 실험 결과, AbFlow가 우수한 항원-항체 복합체를 생성하며, 특히 접촉 인터페이스에서 탁월한 성능을 보이고 생성된 항체의 결합 친화력을 현저하게 향상시킨다는 것을 보여줍니다.

Antigen-antibody binding is a critical process in the immune response. Although recent progress has advanced antibody design, current methods lack a generative framework for end-to-end modeling of full-atom antibody structures and struggle to fully exploit antigen-specific geometric information for optimizing local binding interfaces and global structures. To overcome these limitations, we introduce AbFlow, a flow-matching framework that leverages optimal transport to design full-atom antibodies end-to-end. AbFlow incorporates an extended velocity field network featuring an equivariant Surface Multi-channel Encoder, which uses surface-level antigen interaction data to refine the antibody structure, particularly the CDR-H3 region. Extensive experiments in paratoep-centric antibody design, multi-CDRs and full-atom antibody design, binding affinity optimization, and complex structure prediction show that AbFlow produces superior antigen-antibody complexes, especially at the contact interface, and markedly improves the binding affinity of generated antibodies.