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[2L1-OS-25-03] 機能性タンパク質の設計のためのPLMによるガイド付き強化学習手法の検討
キーワード：タンパク質言語モデル、タンパク質設計、強化学習
機能性タンパク質の設計において，従来の強化学習と機能予測モデルを用いる手法では，生成配列の生物学的妥当性が十分に考慮されていない課題がある．近年，タンパク質言語モデル(PLM)を利用した手法は生物実験において高い成功率を示すが，機能性の向上に必要な教師ありファインチューニングには高い計算コストを伴うため，実用は現実的ではない．本稿では，機能性と生物学的妥当性の両立を目指し，ファインチューニングを行わずに，PLMをガイドとした強化学習モデルの新たな学習手法を提案する．実世界データセットを用いた実験では，提案手法が機能性を損なわないだけでなく，機能性の向上に寄与する可能性があることが示唆された．
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