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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!
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AlphaFold 3 を最大70倍高速化する「AlphaFast」:GPUでMSAを高速生成する新パイプライン

AlphaFold 3 の最大ボトルネックである MSA生成を GPU で高速化する「AlphaFast」の仕組みと性能を、論文内容に基づいて解説します!
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マルチモーダルPLMを進化させた「EiRA」:ユニバーサルな生体分子結合タンパク質設計への挑戦

生体分子に結合するタンパク質を汎用的に設計するために、マルチモーダルタンパク質言語モデルを拡張したEiRAを提案しています!
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ナノボディ構造予測における「HCDR3ブループリント」と「非カノニカルジスルフィド結合」の重要性

HCDR3の配置様式と非カノニカルジスルフィド結合に着目し、ナノボディ構造予測の「離散的制約」を明示的に組み込んだ軽量モデルNbForgeを解説します!
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ML設計ミニプロテインを加速する ― mRNAディスプレイと酵母ディスプレイの正面比較

機械学習で設計した数千のミニプロテインをmRNAディスプレイと酵母ディスプレイで比較し、両者の特性と選択バイアスを明らかにした研究です!
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AlphaFold 3を超える?IsoDDEが切り拓く次世代AI創薬エンジン

構造予測・親和性予測・ポケット同定を統合した、次世代AI創薬エンジンIsoDDEを紹介します!
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抗体–抗原インターフェースに着目したADC活性予測モデル「ABFormer」の実力

抗体–抗原結合インターフェースを文脈的に埋め込み表現へと変換する Transformer ベースのモデル「ABFormer」を提案し、抗体薬物複合体(ADC)の活性予測精度を向上させています!
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GPT-5駆動・自律型クラウドラボが実証したCFPSコスト40%削減

GPT-5と自動化クラウドラボを統合した自律型実験系が、無細胞タンパク質合成の特異コストを40%削減しつつ生産量を向上させた実証研究です!
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AlphaFoldを“ドッキングモデル”に変える:Flow Matchingで進化したAF2Dockとは

AlphaFold-MultimerをFlow Matchingで生成モデル化し、構造ベースドッキングへ転用したAF2Dockの設計思想と性能評価を解説します!
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配列と構造を同時に最適化するとはどういうことか?―安定なde novoタンパク質設計に向けた「joint optimization」の考え方

配列と構造を同時に最適化することで、より安定なde novoタンパク質設計が可能になることを、大規模実験データで示した研究の解説記事です!