這些病毒能夠變異并逃避人類免疫系統(tǒng)和中和抗體，這一現(xiàn)象仍然阻礙著抗病毒藥物和疫苗的研發(fā)。許多中和抗體，包括某些緊急使用授權(quán)（EUA）的抗體，在對新型冠狀病毒2型（SARS-CoV-2）變種的中和作用上減弱或失去了活性。在這里，我們介紹了一種幾何深度學(xué)習(xí)算法，能夠有效增強(qiáng)抗體親和力，從而更廣泛、更有效地中和這些變種。我們展示了我們方法的實(shí)用性，利用人源抗體P36-5D2作為示例，該抗體對SARS-CoV-2的Alpha、Beta和Gamma變種具有有效作用，但對Delta變種無效。我們表明，我們的幾何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠優(yōu)化該抗體的互補(bǔ)決定區(qū)（CDR）序列，改善其與多種SARS-CoV-2變種的結(jié)合親和力。通過迭代優(yōu)化CDR區(qū)域并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測量，我們使抗體的廣度和效力擴(kuò)展了約10到600倍，包括對Delta變種的中和作用。我們還證明了我們的方法能夠識別CDR變化，減輕了兩個(gè)大腦過冷癥突變對抗原表位的影響。這些結(jié)果突顯了我們的深度學(xué)習(xí)方法在抗體優(yōu)化中的優(yōu)勢，以及其在工程化其他蛋白分子方面的潛在應(yīng)用。我們優(yōu)化的抗體有可能成為應(yīng)對當(dāng)前和新出現(xiàn)的SARS-CoV-2變種的抗體藥物候選物。

過去2年來，嚴(yán)重急性呼吸綜合征冠狀病毒2型（SARS-CoV-2）在全球范圍內(nèi)傳播，導(dǎo)致數(shù)億人確診感染和數(shù)百萬人死亡（1）。SARS-CoV-2病毒突刺蛋白的受體結(jié)合結(jié)構(gòu)域（RBD）啟動(dòng)了與宿主受體血管緊張素轉(zhuǎn)化酶2（ACE2）的結(jié)合，這是病毒與細(xì)胞膜融合的初始關(guān)鍵步驟，也是中和抗體的潛在靶點(diǎn)（7-10）。靶向RBD的中和抗體已經(jīng)顯示出治療和臨床價(jià)值（11-17）。

然而，對抗體和血清中和作用的SARS-CoV-2變種的敏感性下降現(xiàn)象已普遍觀察到（18-21）。例如，B.1.617系列，也被稱為Delta變種，在RBD中含有兩個(gè)突變（L452R和T478K），這些突變有助于病毒逃逸 - 即病毒逃避免疫系統(tǒng)并引起疾病的能力（22）。 L452R突變位于受體結(jié)合基序（RBM）的外圍，并已發(fā)現(xiàn)可減少抗體的中和活性。RBD中的T478K突變位于RBM中的表位區(qū)域，也與抗體逃逸有關(guān)。有明顯的證據(jù)表明，抗體的中和活性受到很大影響，甚至完全失去中和活性，由于病毒逃逸（23-26）。

已經(jīng)開發(fā)了改善抗體結(jié)合和中和作用的實(shí)驗(yàn)方法。體外親和力成熟方法，如用展示技術(shù)進(jìn)行的隨機(jī)突變，已經(jīng)顯示出改善抗體對目標(biāo)蛋白的結(jié)合，但此類方法是耗時(shí)且勞動(dòng)密集的（27-32）。針對特定變體的定向優(yōu)化也可能導(dǎo)致對其他變體的中和活性喪失。因此，迫切需要高效優(yōu)化能夠?qū)Χ喾N變種產(chǎn)生廣泛和有效中和活性的抗體。

在這里，我們開發(fā)并應(yīng)用一種深度學(xué)習(xí)框架，以高效地優(yōu)化抗體，實(shí)現(xiàn)對SARS-CoV-2變種的廣泛和更強(qiáng)大的中和活性?；诖罅康目贵w-抗原復(fù)合物結(jié)構(gòu)和結(jié)合親和力數(shù)據(jù)，我們訓(xùn)練了一個(gè)幾何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型最近在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中開發(fā)，能夠有效地提取殘基間相互作用特征，并預(yù)測因單個(gè)或多個(gè)氨基酸替換對抗原結(jié)合親和力的改變。為了尋找改善抗體結(jié)合的有利互補(bǔ)決定區(qū)（CDR）突變，我們還模擬了一種利用CDR突變預(yù)測的復(fù)合物結(jié)構(gòu)的體外合集，以獲得自由能變化的可靠估計(jì)，也被稱為ΔΔG。與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)的搜索空間理論上更大，并且可以通過多目標(biāo)優(yōu)化同時(shí)針對多個(gè)變種。

為了展示我們方法的實(shí)用性，我們試圖優(yōu)化一種名為P36-5D2的人源中和抗體，該抗體最初是從康復(fù)患者中分離出來的，并在Alpha、Beta和Gamma變種中顯示出相當(dāng)強(qiáng)的效力和廣度（33），但對于Delta變種則無效，這是通過計(jì)算結(jié)構(gòu)分析確定的，由于Delta的L452R但不是T478K突變。我們將我們的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于預(yù)測CDR序列，可能改善與Delta變種的結(jié)合親和力，同時(shí)保持對Alpha、Beta和Gamma變種的活性。通過建模和實(shí)驗(yàn)證實(shí)的迭代過程，我們能夠獲得六種優(yōu)化的抗體，其對多種變種，包括Delta，的效力大大提高，約為10至600倍。我們還提供了關(guān)于Omicron的初步有希望的研究結(jié)果。這些結(jié)果突出了深度學(xué)習(xí)方法在抗體優(yōu)化方面的能力，以及它們在廣泛范圍的其他蛋白分子中的潛在應(yīng)用。這里介紹的優(yōu)化抗體還有潛力進(jìn)一步發(fā)展為針對SARS-CoV-2變種的抗體藥物候選物。