百度抗原抗体结构预测模型效果远超AlphaFold3

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在大分子药物研发领域，抗体药物和多肽药物由于其高特异性和卓越的安全性，近年来获得越来越多的关注度。 在抗体药物和多肽药物的研发中，抗原抗体复合体结构预测和多肽蛋白复合体结构预测都发挥着至关重要的指引性作用，其准确性对后续的研究至关重要。 但从目前的计算方法看，无论是基于物理方法的能量函数工具，还是基于深度神经网络的方法，包括最近DeepMind更新的AlphaFold 3等，在抗原抗体和蛋白多肽复合体的结构预测精度上，仍有较大的提升空间。 针对这一挑战， 百度飞桨螺旋桨PaddleHelix团队 研发出 HelixFold-Multimer模型 ，通过在数据，网络结构及训练手段等多方面的优化，在抗原抗体/多肽蛋白复合体结构预测任务上，均达到业界领先。与现有方法比较，HelixFold-Multimer 在DockQ和成功率两个核心关键指标上，远超同类方法，也包括 ………………………………