초록
항체는 면역 시스템의 중요한 부분으로, 직접적으로 중화하거나 향후 파괴를 위해 부적합한 물질(항원)을 표시하는 기능을 가지고 있습니다. 항체에서 항원과 결합하는 영역인 파라토프에 속하는 아미노산들을 예측할 수 있다면, 항체 설계를 용이하게 하고 개인화된 의학 개발에 기여할 수 있습니다. 최근에는 이 작업에 대한 딥 뉴럴 네트워크의 적합성이 확인되었으며, Parapred가 모든 이전 물리 모델을 능가했습니다. 우리의 기여는 두 가지입니다: 첫째, à trous 컨볼루션과 자기 주의(self-attention)를 활용하여 Parapred의 계산 효율성을 크게 개선했습니다. 둘째, 항체 잔류물들이 항원 잔류물들 위에서 주의를 집중할 수 있도록 크로스-모달 주의(cross-modal attention)를 구현했습니다. 이로 인해 이 작업에서 새로운 최고 성능 결과와 통찰력 있는 해석이 도출되었습니다.