Articles 機械学習でナノボディの親和性成熟を高速化する新手法とは？
単一ラウンドの実験データとシンプルな機械学習で抗体の親和性を大幅に向上させる手法を解説します！
2026-05
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Articles タンパク質界面変異は「結合の強さ」だけでなく「品質」にも効いている？
抗体の親和性変化の多くは「結合」ではなく「タンパク質の品質」によるものだったことを、実験的に切り分けて示した重要な研究です！
Articles IgPose：生成データ拡張で抗体–抗原結合予測を強化する新しい計算フレームワーク
生成データ拡張と幾何学GNNを組み合わせ、抗体–抗原結合予測の精度と汎化性能を高めたIgPoseを解説します！
Articles AIエージェントがタンパク質設計を自動化する時代へ：ProteinMCPの全体像
タンパク質設計の複雑なワークフローを、AIエージェントが自律的に実行する新しいフレームワークProteinMCPを解説します！
Articles タンパク質拡散モデルの「構造」と「性質」は同時に最適化されない？──DPOによるダイナミクス分解と崩壊メカニズム
タンパク質生成において「構造はすぐ整い、物性はゆっくり最適化される」という新しい理解と、その先にある崩壊現象を解き明かした研究を紹介します！
Articles Masked Language Modelをどう使いこなすか？抗体設計におけるサンプリング戦略の重要性
抗体設計において「モデルよりサンプリングが重要」という視点を提示した、実践的かつ示唆に富む研究を紹介します！
Articles AIがタンパク質のリード最適化を自動化する：CRADLE-1によるタンパク質エンジニアリング
タンパク質のリード最適化を自動化する機械学習システム「CRADLE-1」の仕組みと実験結果を解説します！
Articles 抗体と抗原の結合相手を配列から予測する：Contrastive Learning を使った CALM モデル
抗体配列と抗原配列の一次構造のみから、どの抗体がどの抗原に結合するかを予測するための機械学習モデル「CALM」を紹介します！
Articles 抗体–抗原構造予測の信頼性を検証した大規模ベンチマーク
ナノボディ–抗原複合体の大規模ベンチマークを構築し、AlphaFold3などの最新モデルの信頼度スコアが実際の結合特異性と相関するかを検証した論文を解説します！