الدافعتحديد مواقع ارتباط الأجسام المضادة يُعد أمرًا بالغ الأهمية في تطوير اللقاحات وال أجسام مضادة علاجية، وهي عمليات تستغرق وقتًا طويلاً وتكاليف باهظة. يمكن أن تسهم التنبؤات الدقيقة بموقع الـ paratope في تسريع عملية التطوير من خلال تحسين فهمنا للتفاعلات بين الأجسام المضادة والمستضدات.النتائجنقدم نموذج ParaSurf، وهو نموذج تعليم عميق يُحسّن بشكل كبير تنبؤات موقع الـ paratope من خلال دمج العوامل الهندسية السطحية وغير الهندسية. تم تدريب النموذج واختباره على ثلاث معايير بارزة للتفاعلات بين الأجسام المضادة والمستضدات، حيث حقق نتائج رائدة في معظم المقاييس. على عكس النماذج التي تقتصر على المنطقة المتغيرة (variable region)، يُظهر ParaSurf قدرته على التنبؤ بدقة بدرجات الارتباط عبر كامل منطقة Fab في الجسم المضاد. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا تحليلًا شاملاً باستخدام أكبر مجموعة بيانات من بين الثلاث مجموعات المستخدمة، مع التركيز على ثلاثة مكونات رئيسية: (1) تقييم مفصل لتنبؤات موقع الـ paratope لكل حلقة من حلقات مناطق التوافق التكميلي (Complementarity-Determining Regions)، (2) أداء النماذج التي تم تدريبها حصريًا على السلسلة الثقيلة (heavy chain)، و(3) نتائج تدريب النماذج فقط على السلسلة الخفيفة (light chain) دون استخدام بيانات من السلسلة الثقيلة.التوفر والتنفيذيتوفر كود المصدر الخاص بـ ParaSurf، إلى جانب المجموعات المستخدمة، وPipeline ما قبل المعالجة، ووزن النموذج المدرب، مجانًا على الرابط التالي: https://github.com/aggelos-michael-papadopoulos/ParaSurf.معلومات إضافيةتتوفر بيانات إضافية على موقع Bioinformatics.