연구진은 항원 특이적 항체 친화력 순위 결정에 In-Context Learning (ICL) 기반 프레임워크 AbICL을 제안했어요.
AbICL은 사전 학습된 구조적 인코더와 컨텍스트 순위 헤드를 결합하고, 에피소드 메타 트레이닝 전략을 통해 기존 비교 데이터를 활용해 항원 특이적 순위 패턴을 추론해요.
AbRank 벤치마크 실험 결과, AbICL은 기존 순위 방식보다 우수한 성능을 보였으며, 분산 변화 및 미세한 친화력 차별화 상황에서 효과적이에요.