Structure-verified graph attention networks for residue-level prediction of antibody-contact escape mutations in the SARS-CoV-2 spike protein
Cette étude établit un pipeline vérifié par la structure reliant les séquences de SARS-CoV-2 aux complexes anticorps-protéine de pointe afin de générer des étiquettes de mutations d'échappement fiables, démontrant que si les réseaux d'attention sur graphes atteignent des performances élevées sur des structures familières, leur capacité à se généraliser à de nouvelles cibles d'anticorps dépend de manière critique du chevauchement des positions de contact vérifiées et de la correction rigoureuse des artefacts d'étiquetage.