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！
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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 タンパク質拡散モデルの「構造」と「性質」は同時に最適化されない？──DPOによるダイナミクス分解と崩壊メカニズム
タンパク質生成において「構造はすぐ整い、物性はゆっくり最適化される」という新しい理解と、その先にある崩壊現象を解き明かした研究を紹介します！
Articles AIがタンパク質のリード最適化を自動化する：CRADLE-1によるタンパク質エンジニアリング
タンパク質のリード最適化を自動化する機械学習システム「CRADLE-1」の仕組みと実験結果を解説します！
Articles 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！
Articles 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！
Articles 【抗体デザイン】contrastive learning を活用した反復抗体設計手法 HyperBind2 を紹介
「失敗から賢くなる抗体探索プロセス」を実現する抗体設計モデル HyperBind2 を紹介します！
Articles 【抗体デザイン】抗体最適化のための強化学習最新手法を紹介！
可変長CDRインフィリングが可能な抗体LLM（IgLM）に、オンラインRL（PPO+KL）とオフラインRL（DRO）を統合し、「構造指標」と「実験データ」の両方で機能最適化できる枠組みを紹介します！
Articles 【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！
Articles 【タンパク質デザイン】pLM を DPO で条件付けする方法
タンパク質言語モデル (pLMs) に強化学習 (RL) を組み合わせることで、従来の限界を突破し、狙った性質を持つタンパク質配列を効率的に設計する手法 DPO_pLM を紹介します！