AIが解く世界の難問 · 生物工学・合成生物学 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
強化学習と言語モデルによる治療用抗体の複数性質の同時最適化
原題: Multiproperty optimization of therapeutic antibodies through sequence editing via large language model and reinforcement learning
治療用抗体の複数の性質を同時に改善することは、配列空間が広大でアノテーションが乏しく、性質間のトレードオフも多いため困難である。本研究は、タンパク質言語モデルが推薦する変異を用いて、複数箇所の配列編集を強化学習で行うAbOptimizerを提案した。3種類の抗体で評価し、in silicoでは既存の手法を上回る改善を示し、in vitroではエムベツズマブで親和性と特異性の同時最適化、シルツキシマブで熱安定性をおおむね保ったまま親和性と特異性の向上、トラスツズマブで挿入・欠失を含む親和性最適化を確認した。