中国の研究者らが日常言語でタンパク質設計するツール公開

タンパク質設計ツールは一般に、AIが構造を組み立てる前に、どのアミノ酸を3次元空間のどこに置くかといった詳細な制約をユーザーが指定する必要があった。Pinalは出発点を変え、日常言語で機能を説明できるようにした。T2structが指示を構造の設計図に変換し、SAProt-Tがアミノ酸配列を組み立てる2段階の仕組みだ。学習には3つのデータベースのタンパク質配列とAlphaFoldが予測した構造の組み合わせを使い、1つのデータベースだけで8億組のキーワードとタンパク質のペアを含んでいた。試験での低い的中率は意図的な絞り込みを反映している。研究チームは既知の蛍光タンパク質に似すぎる候補を除外したため、機能する可能性が高い設計の多くが試験前に除かれた。別の関連発表として、Hugging Face、中関村学院、ナポリ大学フェデリコ2世は、ローカル環境で動かせるオープンウェイトのDNAモデルCarbon Xを発表した。Carbon XはQwen3-14BをベースにDNAで再学習し、さらに微調整を施してDNAと自然言語の両方の指示を扱えるようにした。チームはその挙動を記した論文をまだ公開していないが、内部での性能はGPT-6.1 Solのような大規模商用モデルに匹敵するとされ、位置特異的な精度やハルシネーションへの注意も付されている。どちらのツールも、自然言語のインターフェースが生物学に浸透しつつあることを示すが、実験室での検証の必要性が制約として残る。