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LLMがタンパク質設計を“考えながら改善する”:RosettaSearchの仕組みをやさしく解説

LLMを“設計者”ではなく“改善者”として使い、タンパク質配列を推論時に最適化する新しいアプローチを紹介します!
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創薬を加速する統合モデル「Protenix-v2」とは?抗体設計と構造予測の最前線

抗体設計と構造予測を統合したProtenix-v2の仕組みと成果を解説します!
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AIが創薬を自動化する時代へ:自律型抗体設計エージェント「Latent-Y」を解説

テキスト指示だけで抗体やペプチドの設計から検証までを自律的に実行し、実験的に有効な分子を創出できるAIエージェント「Latent-Y」を紹介します!
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タンパク質設計における「本当に使えるベンチマーク」とは?FLIP2が示す現実的な課題

タンパク質設計における機械学習の「実用性」を問う新ベンチマークFLIP2の全体像を解説します!
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AIで設計する“タウ凝集阻害ナノボディ”:IDP標的抗体設計の新しいアプローチ

タウ凝集コアを標的に、構造解析とAIを組み合わせてナノボディを設計・検証した研究を解説します!
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拡散モデルで「どこを変えればよいか」が分かる:タンパク質の反実仮想最適化(MCCOP)

タンパク質の性質を改善するために「最小限の変異」を提案するフレームワーク(MCCOP)を紹介します!
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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!
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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!
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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!
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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!