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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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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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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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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!
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【タンパク質デザイン】T-cell engager の分子形もインシリコで最適化

高スループット機能アッセイと多目的ベイズ最適化を閉ループ統合し、抗原密度依存 avidity を設計原理として HER2×CD3 TCE の完全選択的活性を実現した論文を紹介します!
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【タンパク質デザイン】デノボデザインの統合パイプライン Ovo の構想とは

Ovo という、RFdiffusion 時代の de novo タンパク質設計を「個人芸」から「再現可能な工学プロセス」へ昇格させるための実践的オープンソース基盤を紹介します!
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【タンパク質デザイン】PROTACのデノボデザイン事例を紹介

de novo 設計した小型タンパク質を タンパク質版 PROTAC として使い、BCL-xL を細胞内で分解し、アポトーシスを誘導できることを実証した論文を紹介します!
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【タンパク質デザイン】PLM や Diffusion モデルを「ガイド」する方法を総まとめ

生成AI(GMPDs: Generative Models for Protein Design)を「望む性質をもつタンパク質を作る方向にコントロールする方法」を体系的に整理したレビューを紹介します!
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【抗体技術】抗体を使った On/Off センサ技術 Switchbody を紹介

抗体可変部にトラップした HiBiT が抗原結合で解放され LgBiT と再会合する “Trap-and-Release” 機構を利用し、任意抗体を高感度な抗原応答型酵素スイッチへ変換する技術(Switchbody)を紹介します!