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AlphaFold 3を超える?IsoDDEが切り拓く次世代AI創薬エンジン

構造予測・親和性予測・ポケット同定を統合した、次世代AI創薬エンジンIsoDDEを紹介します!
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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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ProtBFFによるタンパク質間結合ΔΔG予測の改善

本論文では、タンパク質間結合自由エネルギー変化(ΔΔG)予測において、既存データセットの問題点を明らかにし、生物物理的特徴を明示的に取り入れる新しい枠組み「ProtBFF」を紹介します!
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400万抗体で検証! FLAb2ベンチマークの結果について

抗体AIはどこまで「開発しやすさ」を見抜けるのか――400万抗体を用いたFLAb2ベンチマークが、その現実的な限界を明らかにした論文です。
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【Boltz】Boltz-2の親和性予測器をタンパク質間相互作用に拡張

構造ベース最先端モデル Boltz-2 を PPI 親和性回帰に適用した論文を紹介します!
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【抗体スクリーニング】MDによる抗体・抗原相互作用のスクリーニング法まとめ

抗体と抗原ペプチド間の結合親和性を計算的に評価する手法の精度と実用性を比較検証した研究を紹介します!
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【抗体デザイン】scFv reformatting の成否を予測するモデル

IgG から scFv へ分子形を変換したときの物性変化を予測するモデルを紹介します!
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【活性予測】ディスプレイライブラリの配列データからKDを予測するモデル ProBound とは

高スループットシーケンスデータからタンパク質–リガンド(特に転写因子とDNA)結合の親和性を、物理的に解釈可能な形で推定する新しい機械学習フレームワーク「ProBound」を紹介します!
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【抗体デザイン】抗原親和性予測のための既存のMLモデルは汎化性能に乏しい

抗体の1残基変異データベース AbDesign の構築と、既存の機械学習予測モデルの限界を明らかにした研究を紹介します!
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【タンパク質デザイン】変異効果を進化情報と溶媒露出度だけから予測する方法

変異によるタンパク質の性質変化予測を、残基保存性と溶媒露出度(RSA)のみから高い精度を実現できる、シンプルで解釈しやすいモデル「RSALOR」を紹介します!