AIが解く世界の難問 · 生命科学 · Nature (machine learning) · 2026-10-26
タンパク質言語モデルに構造情報を効率よく組み込むProBEiT
原題: Efficient structural information integration into protein language models with implicit mixture-of-experts ProBEiT
タンパク質言語モデルは配列から機能や変異の影響を予測できるが、機能を決める構造情報を組み込んだモデルは少ない。本研究はProBEiTを提案し、アミノ酸配列と離散化した構造を、決定的ルーティングを持つ暗黙的混合エキスパート方式で同時に符号化する。AlphaFoldDBの170万タンパク質で学習した4億パラメータのモデルは、6つの機能予測・機能注釈タスクで大規模なベースラインを上回り、グリセロール-3-リン酸オキシダーゼの熱安定性改良実験では正の上位性効果を持つ改変体を正しく特定した。