研究者らは、自然界に存在しないタンパク質配列を設計できる新しい機械学習フレームワークを開発したと発表した。フレームワークは、タンパク質の構造と安定性を支配する物理原理をモデルに組み込んでいる。

この手法は、アミノ酸ペア間の相互作用を双方向分布で捉え、配列‑エネルギー地形をより正確にマッピングする。結果として、モデルは目的とする折りたたみ構造に適合する配列を生成すると同時に、変異が安定性に与える影響も予測できる。

しかしながら、フレームワークは完全にローカル配列から独立するために進化情報セットを学習に利用しており、依然としていくつかの制約と不確実性が残る。研究者は、手法を特定のバイオテクノロジー課題向けに微調整して進める予定だ。