面向抗体序列—结构协同设计的关系感知图—超图网络

研究动机：抗体互补决定区（CDR）的设计对治疗药物开发至关重要，但抗体—抗原界面的复杂性仍带来诸多挑战。现有方法大多依赖成对关系，难以捕捉内在的多体相互作用和全局结构约束。研究结果：我们提出关系感知图—超图网络（RA-GHN），将基于图的成对建模与生物物理超图相结合，以捕捉高阶协同效应。其异构超图涵盖表位—互补位相互作用片段、空间结构簇及高连接度枢纽结构。双通路架构融合关系感知等变图网络与等变超图编码器，同时保持 SE(3) 等变性。我们还提出结构—序列解耦指数，用于平衡结构可靠性与序列新颖性。实验结果表明，RA-GHN 在标准基准测试和亲和力优化任务中的表现均优于当前最先进的基线方法。

研究动机：抗体互补决定区（CDR）的设计对治疗药物开发至关重要，但抗体–抗原界面的复杂性仍构成重大挑战。现有方法大多依赖成对关系，难以捕捉内在的多体相互作用和全局结构约束。

研究结果：我们提出关系感知图–超图网络（RA–GHN），该框架将基于图的成对建模与生物物理超图相结合，以捕捉高阶协同效应。其异构超图采用表位–互补位相互作用斑块、空间结构簇以及高度数枢纽结构。双通路架构整合了关系感知等变图网络与等变超图编码器，同时保持 SE(3) 等变性。我们还提出结构–序列解耦指数，用于平衡结构可靠性与序列新颖性。实验结果表明，在标准基准测试和亲和力优化任务中，RA–GHN 的表现均优于当前最先进的基线方法。

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关键词：抗体序列—结构设计 · 互补决定区 · 图—超图神经网络 · 抗体—抗原相互作用 · 三维结构建模

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.12.758263v1?rss=1