Unsupervised evolution of protein and antibody complexes with a structure-informed language model

计算生物学 可进化性 计算机科学 蛋白质结构 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2) 序列(生物学) 抗体 蛋白质测序 蛋白质设计 2019年冠状病毒病(COVID-19) 蛋白质工程 功能(生物学) 人工智能 肽序列 生物 基因 医学 免疫学 遗传学 生物化学 病理 传染病(医学专业) 疾病
作者
Varun R. Shanker,Theodora U. J. Bruun,Brian Hie,Peter S. Kim
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:385 (6704): 46-53 被引量:37
标识
DOI:10.1126/science.adk8946
摘要

Large language models trained on sequence information alone can learn high-level principles of protein design. However, beyond sequence, the three-dimensional structures of proteins determine their specific function, activity, and evolvability. Here, we show that a general protein language model augmented with protein structure backbone coordinates can guide evolution for diverse proteins without the need to model individual functional tasks. We also demonstrate that ESM-IF1, which was only trained on single-chain structures, can be extended to engineer protein complexes. Using this approach, we screened about 30 variants of two therapeutic clinical antibodies used to treat severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection. We achieved up to 25-fold improvement in neutralization and 37-fold improvement in affinity against antibody-escaped viral variants of concern BQ.1.1 and XBB.1.5, respectively. These findings highlight the advantage of integrating structural information to identify efficient protein evolution trajectories without requiring any task-specific training data.
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