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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!
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AlphaFold3を組み込んだ高スループット抗体探索パイプライン

酵母ディスプレイとAlphaFold3を統合することで、複数標的に結合するVHH抗体を効率よく見つけ出す新しい抗体探索パイプラインを解説します!
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全原子レベルでとらえる抗体言語モデルで抗体を最適化する

全原子相互作用モデリングと抗体言語モデルを組み合わせ、抗体予測から最適化までを一貫して行う InterAb / InterAb-Opt を解説しました。
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Surf2Spot:構造がなくても使える、表面情報ベースの結合ホットスポット予測モデル

タンパク質の単量体構造から相互作用ホットスポットを予測する深層学習モデル「Surf2Spot」を紹介します!
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フローマッチングと in silico 成熟化で切り拓く高親和性タンパク質バインダー設計

本研究は、フローマッチングに基づく生成モデルと計算機内親和性成熟を組み合わせることで、実験を行わずに高親和性タンパク質バインダーを設計する手法を紹介します!
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マルチエージェントとパレート最適化で挑む、構造と機能を両立するタンパク質設計

構造安定性と機能性という相反しやすい設計目標を同時に最適化するために、複数のタンパク質設計モデルを協調させるマルチエージェントフレームワーク「MAProt」を紹介します!
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生成AI「Origin-1」による de novo 抗体設計の実証研究

ゼロ情報エピトープに対する抗体設計という難題に、生成AIでどこまで迫れるのかを実験的に示した研究を、初学者向けに解説します!