PLAID：潜在拡散とタンパク質フォールディングモデルを用いたタンパク質生成

この記事では、タンパク質フォールディングモデルの潜在空間を活用して、タンパク質配列と3D構造を同時に生成する新しいマルチモーダル生成モデルであるPLAIDを紹介しています。主な革新は、離散的な配列データと連続的な構造座標の両方を生成するマルチモーダル共生成問題に取り組むことです。このアプローチは、全原子構造を直接生成できないなど、以前のモデルの制限を克服します。モデルが組成関数と生物プロンプトを受け入れ、大規模な配列データベースでトレーニングできることは、創薬などの実際のアプリケーションにとって有望なツールとしての地位を確立します。この記事では、構造予測から実用的なアプリケーションへの移行の重要性を強調しています。

• •PLAIDは、タンパク質設計におけるマルチモーダル共生成の問題に対処します。
• •このモデルは、大規模な配列データベースでトレーニングできます。
• •構造予測と実際のアプリケーションとの間のギャップを埋めることを目指しています。