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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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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!
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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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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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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!
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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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【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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【タンパク質構造予測】モデルの性能を評価するためのベンチマーク FoldBench と各モデルの性能比較結果

all-atom 構造予測モデルを、公平かつ低ホモロジー条件で横断評価するベンチマーク「FoldBench」 と、ベンチマーク結果について紹介します!