AIが解く世界の難問 · 生命科学 · arXiv · 2026-10-23
QProtFuse：検索拡張タンパク質機能予測のためのクエリ誘導型層融合
原題: QProtFuse: Query-Guided Layer Fusion for Retrieval-Augmented Protein Function Prediction
LLMはタンパク質の理解が限られるため、検索拡張生成（RAG）で補う手法が検討されているが、既存のタンパク質RAG手法は外部の検索信号の拡張に偏り、タンパク質言語モデル内部の知識を十分に活用していない。本研究は、クエリを用いて複数層のタンパク質特徴を適応的に融合し、タンパク質と注釈の検索を共同で学習するQProtFuseを提案する。Prot-Inst-OODでは最良の検索スコアを達成し、下流のRAGによる機能記述でもQwen3-8BとDeepSeek-V4-Proで最も高いLLM-as-a-judgeスコアを得た。