# 抗原抗体相互作用予測 ## 概要 抗原（標的タンパク質、ウイルス、細菌等）と抗体（または抗体フラグメント）のアミノ酸配列や立体構造から、両者が特異的に結合するか否か、あるいはその結合親和性を機械学習や物理シミュレーションによって計算予測するタスク。 ## 関連 - ソース: [[@2023__NeurIPS__AVIDa-hIL6 - A Large-Scale VHH Dataset Produced from an Immunized Alpaca for Predicting Antigen-Antibody Interactions]] - 概念: [[VHH]] ## 未編纂の観察 - 従来の公開データセット（SAbDab等）は結合例（binder）に偏っており、非結合例（non-binder）の欠如が分類モデル学習の障害となっていたが、[[@2023__NeurIPS__AVIDa-hIL6 - A Large-Scale VHH Dataset Produced from an Immunized Alpaca for Predicting Antigen-Antibody Interactions]] により55万件超の負例を含む大規模ベンチマークが提供された。 ## 未解決の問い - 抗原の一アミノ酸変異に伴う結合能消失・維持（エスケープ変異等）をゼロショットで正確に予測するための最適な事前学習・表現学習アプローチは何か？