Abstract Traditional antibody optimization approaches involve screening a small subset of the available sequence space, often resulting in drug candidates with suboptimal binding affinity, developability or immunogenicity. Based on two distinct antibodies, we demonstrate that deep contextual language models trained on high-throughput affinity data can quantitatively predict binding of unseen antibody sequence variants. These variants span a K D range of three orders of magnitude over a large mutational space. Our models reveal strong epistatic effects, which highlight the need for intelligent screening approaches. In addition, we introduce the modeling of “naturalness”, a metric that scores antibody variants for similarity to natural immunoglobulins. We show that naturalness is associated with measures of drug developability and immunogenicity, and that it can be optimized alongside binding affinity using a genetic algorithm. This approach promises to accelerate and improve antibody engineering, and may increase the success rate in developing novel antibody and related drug candidates.

Generative artificial intelligence (AI) has the potential to greatly increase the speed, quality and controllability of antibody design. Traditional de novo antibody discovery requires time and resource intensive screening of large immune or synthetic libraries. These methods also offer little control over the output sequences, which can result in lead candidates with sub-optimal binding and poor developability attributes. Several groups have introduced models for generative antibody design with promising in silico evidence, however, no such method has demonstrated de novo antibody design with experimental validation. Here we use generative deep learning models to de novo design antibodies against three distinct targets, in a zero-shot fashion, where all designs are the result of a single round of model generations with no follow-up optimization. In particular, we screen over 400,000 antibody variants designed for binding to human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) using our high-throughput wet lab capabilities. From these screens, we further characterize 421 binders using surface plasmon resonance (SPR), finding three that bind tighter than the therapeutic antibody trastuzumab. The binders are highly diverse, have low sequence identity to known antibodies, and adopt variable structural conformations. Additionally, these binders score highly on our previously introduced Naturalness metric, indicating they are likely to possess desirable developability profiles and low immunogenicity. We open source the HER2 binders and report the measured binding affinities. These results unlock a path to accelerated drug creation for novel therapeutic targets using generative AI combined with high-throughput experimentation.

Deep learning approaches have demonstrated the ability to design protein sequences given backbone structures [1, 2, 3, 4, 5]. While these approaches have been applied in silico to designing antibody complementarity-determining regions (CDRs), they have yet to be validated in vitro for designing antibody binders, which is the true measure of success for antibody design. Here we describe IgDesign, a deep learning method for antibody CDR design, and demonstrate its robustness with successful binder design for 8 therapeutic antigens. The model is tasked with designing heavy chain CDR3 (HCDR3) or all three heavy chain CDRs (HCDR123) using native backbone structures of antibody-antigen complexes, along with the antigen and antibody framework (FWR) sequences as context. For each of the 8 antigens, we design 100 HCDR3s and 100 HCDR123s, scaffold them into the native antibody9s variable region, and screen them for binding against the antigen using surface plasmon resonance (SPR). As a baseline, we screen 100 HCDR3s taken from the model9s training set and paired with the native HCDR1 and HCDR2. We observe that both HCDR3 design and HCDR123 design outperform this HCDR3- only baseline. IgDesign is the first experimentally validated antibody inverse folding model. It can design antibody binders to multiple therapeutic antigens with high success rates and, in some cases, improved affinities over clinically validated reference antibodies. Antibody inverse folding has applications to both de novo antibody design and lead optimization, making IgDesign a valuable tool for accelerating drug development and enabling therapeutic design.

The discovery of cruciviruses revealed the most explicit example of a common protein homologue between DNA and RNA viruses to date. Cruciviruses are a novel group of circular Rep-encoding ssDNA (CRESS-DNA) viruses that encode capsid proteins (CPs) that are most closely related to those encoded by RNA viruses in the family Tombusviridae. The apparent chimeric nature of the two core proteins encoded by crucivirus genomes suggests horizontal gene transfer of CP genes between DNA and RNA viruses. Here, we identified and characterized 451 new crucivirus genomes and ten CP-encoding circular genetic elements through de novo assembly and mining of metagenomic data. These genomes are highly diverse, as demonstrated by sequence comparisons and phylogenetic analysis of subsets of the protein sequences they encode. Most of the variation is reflected in the replication associated protein (Rep) sequences, and much of the sequence diversity appears to be due to recombination. Our results suggest that recombination tends to occur more frequently among groups of cruciviruses with relatively similar capsid proteins, and that the exchange of Rep protein domains between cruciviruses is rarer than gene exchange. Altogether, we provide a comprehensive and descriptive characterization of cruciviruses.