Articles AI設計バインダーはCAR-T細胞のセンサーとなるか
AI設計のミニバインダーをCAR-T細胞の抗原認識ドメインとして評価した研究です！
Warning: Undefined variable $author in /home/c0220561/public_html/biospace.info/wp-content/themes/cocoon/functions.php on line 131
biospace
Articles 
Articles 追加学習なしでバインダー設計を磨き直す「RFOptimization」
RFOptimization (RFO) は、RFdiffusion等が生成した「惜しくも基準未達」なバインダー設計を、学習不要（training-free）でその場から磨き上げるフレームワークです！
Articles 複合体の種類を問わない汎用スコアリングモデル「OmniScore」
OmniScoreは、等変グラフトランスフォーマー＋双方向Mamba＋残差FSQ量子化からなる単一の幾何学的表現を事前学習し、軽量ヘッドで下流タスクに適応させる汎用フレームワークです。抗体-抗原の構造品質評価では既存の最上位手法を上回っています。
Articles LNPより1万倍効率 ― RFdiffusion設計タンパク質で作る人工RNAカプセル
RFdiffusionでデザインした「自然界に存在しない対称性」のタンパク質集合体を土台に、RNA輸送カプセル「STV-C8」を構築したレポートです。
Articles 人間の判断ゼロで結合率27% ― Claudeがコンペ優勝作を上回った完全自律バインダー設計
Anthropicは、人間がエピトープも設計判断もいっさい行わない「完全自律」のタンパク質バインダー設計キャンペーンをClaudeに16標的分実施させました。354/1,320設計（27%）が実際に結合、E3リガーゼRBX1では公開デザインコンペの優勝作を同一プレートで上回る親和性を達成しています。
Articles LLMは”良い候補”を測れない ― ベイズ最適化と融合した「Large Discovery Model」が拓く科学的発見の自動化
LLMは"良い候補"を測れない、ベイズ最適化は"候補"を作れない――この相補的な弱点を1つのループに統合した「Large Discovery Model」は、AI研究コード探索・抗体設計・創薬という3つの異なる科学的発見タスクで、LLM単独やベイズ最適化単独を上回る成果を報告しています！
Articles AIエージェントが実験室を動かす ― PRAXISが拓く「経験から学ぶ」タンパク質工学
AIエージェントが自らロボット実験室を動かし、酵素の基質特異性を「実験からの経験」だけで約1か月・完全自律で書き換えた研究を解説します！
Articles 511種のAI抗体設計を実験で検証：ブラインドベンチマーク「AIntibody」
CASP流のブラインド・プロスペクティブベンチマーク「AIntibody」が、29組織511種のAI設計抗体を実験的に検証——AI創薬の「効く場面・効かない場面」を浮き彫りにした結果に。
Articles コーディング不要で抗体を分類する：LLMの「似た例を見せるだけ」学習Sim-ICLの実力
抗体配列を「追加学習ゼロ」でLLMに分類させる新手法Sim-ICL。似た配列を手本として見せるだけで、専用に訓練したタンパク質言語モデル分類器に匹敵する精度を達成——コーディング不要な抗体解析の新しい選択肢に。
Articles 【Diff-Switch】拡散モデル×メタダイナミクスで手作業なしのタンパク質スイッチ設計へ
閉じた状態の構造を1つ渡すだけで、開いた状態のバックボーンを拡散モデルが自動で探し出す——Diff-Switchは、これまで手作業に頼っていたタンパク質スイッチのバックボーンアンサンブル構築を自動化します！