Articles 物理ベース設計と深層学習を組み合わせたCLAIREが切り拓くデノボ小分子バインダー設計
小分子結合タンパク質設計において、水素結合の精密配置を起点に物理ベース設計と深層学習を統合したCLAIREは、従来より高い実験成功率でデノボバインダー創出を実証した研究です！
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Articles SEPIA：合成エピトープと大規模実験データで広げる、抗体デノボ設計のための構造学習基盤
合成エピトープ設計とAlphaSeq実験を組み合わせて2,600万件超の結合データを作り、抗体デノボ設計に不足していた大規模な正例・負例構造学習基盤を構築した研究を紹介します！
Articles 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！
Articles 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！
Articles 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！
Articles 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！
Articles 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！
Articles 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！
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！
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！