IgLM: Infilling language modeling for antibody sequence design

Peer-reviewed
ПолеЗначение
AuthorsRichard W. Shuai, Jeffrey A. Ruffolo, Jeffrey J. Gray
Year2023
Venue / statusPeer-reviewed journal; Cell Systems (Q1)
DOI10.1016/j.cels.2023.10.001
URLhttps://doi.org/10.1016/j.cels.2023.10.001
Preprint URLNR
ToolsIgLM

Задача и claimed novelty

ПолеЗначение
Main biological taskAntibody sequence generation, infilling and CDR diversification
Claimed noveltyNR

Архитектура

ПолеЗначение
Model architectureAutoregressive infilling language model conditioned on species and chain type
Input representationNR
Encoder / decoderNR
Generative stateFull heavy/light-chain sequence or infilled span/CDR
ConditioningChain/species tokens; arbitrary infilling span
SamplingNR

Training

ПолеЗначение
Objectives / lossesNR
DatasetNR
PreprocessingNR

Inference

NR

Baselines и retrospective benchmarks

ПолеЗначение
BaselinesNR
RetrospectiveNaturalness/diversity/infilling benchmarks

Prospective experimental validation

ПолеЗначение
ProspectiveNR
Tested designsNo prospective wet-lab validation in primary paper
Success criterionNaturalness/diversity/infilling benchmarks
Main resultsNaturalness/diversity/infilling benchmarks

Limitations

No antigen conditioning or joint VH/VL pairing; sequence likelihood is not specificity or affinity.

Что статья показывает

Чего статья не показывает

Размеченные утверждения

УтверждениеТипЛокатор
IgLM: Infilling language modeling for antibody sequence designInterpretationDOI/URL from landscape matrix
Publication status: Peer-reviewed journal; Cell Systems (Q1)Author-reportedlandscape matrix, publication status column

Review queue

Source-grounded разбор статьи

partially verified Последняя сверка источников: 2026-08-27. Cell Systems + preprint HTML прочитаны. STAR S-tables не полные. Wet-lab binding отсутствует.

IgLM — infilling LM на unpaired OAS. Evidence: perplexity, controllability, in silico developability. Авторы явно оставляют experimental screening на будущее.

Исследовательский вопрос

[PAPER]Можно ли GPT-2 infilling на OAS генерировать controllable antibody sequences и CDR-H3 libraries с лучшими in silico профилями, чем left-to-right LMs?

Архитектура

[PAPER]ILM span permutation; 12.9M GPT-2; species/chain tags. См. /tools/iglm.html.

Утверждения и evidence

[PAPER]Infilling PPL, ANARCI control, OASis/aggregation in silico на 49 therapeutics. Нет SPR/ELISA IgLM clones.

Что evidence не поддерживает

Ограничения авторов

[PAPER]OAS N-terminal truncation, human-heavy skew, unpaired chains, rat tag failure, in silico-only developability.

Источники

  1. [1] Shuai, Ruffolo, Gray. Cell Systems 14, 979–989 (2023). · DOI · источник

Нерешённые научные вопросы