protein language model

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Protein Language Modelを活用した多タスク学習で、6つのタンパク質開発性プロパティをまとめて予測する「Prot2Prop」

構造情報を取り込んだProtein Language Model「ProstT5」を活用し、6種類のタンパク質開発性プロパティを1つのモデルで同時に予測する多タスク学習モデル「Prot2Prop」を紹介します!
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AgentPLM:タンパク質言語モデルを「エージェント化」して設計中に構造評価を取り込む新しいタンパク質デザイン手法

タンパク質言語モデルが設計途中で構造予測や安定性評価ツールを利用できるようにした新しいエージェント型タンパク質設計手法 AgentPLM を紹介します!
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大規模抗体言語モデル「AbLingua」による構造を意識した抗体表現学習 ― 抗体工学のための新たな基盤モデル

4億件の抗体配列で学習した大規模抗体言語モデル「AbLingua」を解説します。独自のトリペプチド表現とスケーリング戦略によって、パラトープ予測、中和能予測、抗体設計など幅広い抗体工学タスクへの応用可能性を示した研究です!
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言語モデルがタンパク質生物学の「世界モデル」を実現 ― ESMC・ESMFold2による構造予測・分子設計・生物学マッピング

28億配列で学習した大規模タンパク質言語モデルを基盤として、構造予測・抗体設計・タンパク質設計・68億配列規模の生物学マッピングを統合的に実現した研究を紹介します!
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1本のタンパク質に合わせてAIをその場で調整する――ProteinTTTが切り開く「個別最適化」型タンパク質AI

タンパク質言語モデルを「1本のタンパク質」に対して推論時に自己教師あり適応させることで、構造予測や変異効果予測の精度を改善する新しい個別最適化アプローチ、ProteinTTTについて解説します!
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Masked Language Modelをどう使いこなすか?抗体設計におけるサンプリング戦略の重要性

抗体設計において「モデルよりサンプリングが重要」という視点を提示した、実践的かつ示唆に富む研究を紹介します!
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マルチモーダルPLMを進化させた「EiRA」:ユニバーサルな生体分子結合タンパク質設計への挑戦

生体分子に結合するタンパク質を汎用的に設計するために、マルチモーダルタンパク質言語モデルを拡張したEiRAを提案しています!
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【抗体デザイン】Sparse Autoencoder (SAE) を利用して抗体 LLM の理解を深める

抗体言語モデル(p-IgGen)の内部表現を Sparse Autoencoder(SAE)で分解することで、「解釈できる特徴」と「生成を実際に制御できる特徴」は別物であることを示した論文を紹介します!
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【抗体デザイン】抗体特化のPLMは、その他のモデルと何が違うのか

Protein Language Model(PLM)の「アーキテクチャや事前学習の違い」が、抗体特異的な生物学的特徴(CDR、V遺伝子、SHMなど)をどのようなバイアスとして学習させているのか?という問いに答える検証結果を紹介します!
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【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!