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11 Jan 2024
英語学習用のGPTアプリ「English Coach」を公開しました！
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英会話の訓練をしたいけど、何を話したらいいか考えるのが大変。。というお悩みにお応えします！
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Comparison of AI protein structure ensemble prediction tools
biorxiv.org/content/10.64898…
この研究は、近年登場した複数のAI構造予測手法が、タンパク質の構造集団をどのように表現しているかを理解することを目指しています。
タンパク質は一つの固定構造だけでなく複数の状態を行き来するため、その分布全体を予測することが重要な課題になっています。
本研究は異なるAIモデルが持つ構造表現の特徴や考え方の違いを比較する視点を提供しています。
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Demystifying Multimodal Biomolecular Co-design With Intrinsic Geodesic Coupling
arxiv.org/abs/2606.01628v1
この研究は、配列や立体構造など複数の情報を同時に扱う生体分子設計をより効率的に行うことを目指しています。
従来の共同設計モデルでは異なる情報を同期的に学習することが一般的でしたが、本研究は両者の学習の進み方そのものを最適化する考え方を提案しています。
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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！
biospace.info/blog/2026/06/1…
#biospace
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Hierarchical latent representations reveal protein organization for functional discovery and design
biorxiv.org/content/10.64898…
この研究は、タンパク質の機能を支える隠れた組織化原理を配列から理解することを目指しています。
そのために、タンパク質を複数の階層に分けた潜在表現へ圧縮し、配列の中に埋め込まれた情報を整理して表現する手法を提案しています。
この表現空間では、進化や機能に関する特徴を統一的に扱えるように設計されています。
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テキスト指示だけで抗体やペプチドの設計から検証までを自律的に実行し、実験的に有効な分子を創出できるAIエージェント「Latent-Y」を紹介します！
biospace.info/blog/2026/06/1…
#biospace
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EpiFormer: Learning Antigen-Antibody Interactions for Epitope Prediction via Geometric Deep Learning
arxiv.org/abs/2606.04154v1
この研究は、抗体が認識する抗原上の部位であるエピトープを予測することを目指しています。
従来手法では抗原と抗体を別々に解析することが多かったのに対し、本研究は学習の初期段階から両者の情報を相互にやり取りさせる設計を採用しています。
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タンパク質設計における機械学習の「実用性」を問う新ベンチマークFLIP2の全体像を解説します！
biospace.info/blog/2026/06/1…
#biospace
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Structure-Guided Adaptive Propagation for Protein-Protein Interaction Site Prediction
arxiv.org/abs/2606.01781v1
この研究は、タンパク質同士が結合する位置をより正確に予測することを目指しています。
従来のグラフニューラルネットワークでは全ての残基を同じように扱うことが多かったのに対し、本研究は局所的な立体構造に応じて情報の伝わり方を変化させる仕組みを導入しています。
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Evolutionary constraints improve protein large language model predictions for protein stability, binding regions and epistasis
biorxiv.org/content/10.64898…
この研究は、タンパク質言語モデルに進化情報を組み合わせることで、変異の影響をより正確に理解することを目指しています。
タンパク質の機能は複数の変異が相互作用することで変化しますが、その関係を予測することは非常に難しい課題です。
本研究では、大規模配列学習による知識と、個々のタンパク質が進化の中で受けてきた制約の情報を統合する設計が採用されています。
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タウ凝集コアを標的に、構造解析とAIを組み合わせてナノボディを設計・検証した研究を解説します！
biospace.info/blog/2026/06/0…
#biospace
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Antibody maturation increases rigidity in protein-contacting regions and flexibility at glycan interfaces
biorxiv.org/content/10.64898…
この研究は、抗体が成熟する過程でどのように動き方や柔軟性が変化するのかを理解することを目指しています。
抗体設計では静的な構造に注目することが多い一方で、本研究は分子の動的な性質に着目しています。
大規模な分子動力学シミュレーションを用いて、抗原との接触部位ごとに異なる柔軟性の変化が生じる可能性を調べています。
タンパク質設計の分野では構造だけでなく「どのように動くか」が重要な設計要素になりつつあり、その理解を深める研究として注目されます。
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AgentPLM: Agentic Protein Language Models with Reasoning-Augmented Decoding for Protein Sequence Design
arxiv.org/abs/2606.02386v1
この研究は、タンパク質言語モデルが単独で配列を生成するだけでなく、設計途中で外部ツールの知識を参照しながらより賢く設計できる仕組みを目指しています。
従来のモデルは一度配列を出力すると途中で判断を修正できませんでしたが、本研究では構造予測や安定性評価などのツールを呼び出しながら設計を進める考え方を採用しています。
また、どのタイミングで外部情報を利用するべきかを学習できる仕組みも導入されています。
AIが単なる配列生成器から、試行錯誤しながら設計する「研究者のようなエージェント」へ進化する方向性を示しており、今後のタンパク質設計において重要な考え方になりそうです。
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De novo design of DNA origami with a generative diffusion model
nature.com/articles/s41467-0…
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Does the sequence of a disordered protein encode small molecule binding paths?
biorxiv.org/content/10.64898…
この研究は、明確な立体構造を持たない天然変性タンパク質が、どのように低分子と相互作用するのかを理解することを目指しています。
従来の結合ポケットを探す考え方ではなく、低分子がタンパク質表面を移動しながら結合する経路として捉える新しい見方を提案しています。
そのために、分子動力学シミュレーションやマルコフ状態モデルを用いて、低分子がたどる状態遷移のネットワークを解析しています。
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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！
biospace.info/blog/2026/06/0…
#biospace
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Scaling antibody language models improves structure aware representation for antibody engineering
nature.com/articles/s42003-0…
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Entrenchment of germline amino-acid differences in antibody affinity maturation
biorxiv.org/content/10.64898…
この研究は、抗体が進化する過程で、あるアミノ酸変化が後から元に戻りにくくなる現象を理解することを目指しています。
そのために、抗体レパートリーのデータから進化の選択圧を推定する深層学習モデルを用いて、どの部位に進化的な制約が生じるのかを解析しています。
研究では、抗原との結合部位だけでなく、抗体を構成する他の領域との関係も含めて、アミノ酸同士の相互作用が進化に影響すると考えています。
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Language Modeling Materializes a World Model of Protein Biology
biohub.ai/papers/esm_protein…
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CliPepPI: Scalable prediction of domain-peptide specificityusing contrastive learning
biorxiv.org/content/10.64898…
この研究は、タンパク質ドメインと短いペプチドがどのように結合相手を選ぶのかを、大規模かつ効率的に予測することを目指しています。
そのために、タンパク質言語モデルを土台として、結合する組み合わせ同士が近くに配置されるよう学習するコントラスト学習というAI手法を利用しています。
また、配列情報だけでなく、どの残基が結合に関わるかという構造的な手がかりも学習に取り入れることで、配列と立体構造の情報を結び付けようとしています。
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ConTact: Contact-First Antibody CDR Design via Explicit Interface Reasoning
arxiv.org/abs/2605.21600
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