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AMix-1: A Pathway to Test-Time Scalable Protein Foundation Model

Created by
  • Haebom

저자

Changze Lv, Jiang Zhou, Siyu Long, Lihao Wang, Jiangtao Feng, Dongyu Xue, Yu Pei, Hao Wang, Zherui Zhang, Yuchen Cai, Zhiqiang Gao, Ziyuan Ma, Jiakai Hu, Chaochen Gao, Jingjing Gong, Yuxuan Song, Shuyi Zhang, Xiaoqing Zheng, Deyi Xiong, Lei Bai, Wanli Ouyang, Ya-Qin Zhang, Wei-Ying Ma, Bowen Zhou, Hao Zhou

개요

AMix-1이라는 강력한 단백질 기반 모델을 Bayesian Flow Networks를 기반으로 개발했습니다. 사전 학습 스케일링 법칙, 잠재 능력 분석, 문맥 내 학습 메커니즘 및 테스트 시 스케일링 알고리즘을 포함하는 체계적인 훈련 방법론을 통해 구축되었습니다. 예측 스케일링 법칙을 확립하여 견고한 확장성을 보장하고 손실 관점을 통해 구조적 이해의 점진적 등장을 밝혀냈으며, 17억 매개변수의 강력한 모델을 만들었습니다. 다중 서열 정렬(MSA) 기반의 문맥 내 학습 전략을 고안하여 단백질 설계를 일반적인 프레임워크로 통합했습니다. AMix-1은 MSA 간의 심오한 진화적 신호를 인식하고 구조적, 기능적으로 일관된 단백질을 지속적으로 생성합니다. 이 프레임워크를 통해 야생형보다 최대 50배 향상된 AmeR 변종의 설계에 성공했습니다. 더 나아가, 실리코(in silico) 유도 진화를 위한 진화적 테스트 시 스케일링 알고리즘을 통해 AMix-1을 강화하여 검증 예산이 강화됨에 따라 상당하고 확장 가능한 성능 향상을 제공하며, 차세대 실험실 내 단백질 설계의 기반을 마련했습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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Bayesian Flow Networks 기반의 강력한 단백질 기반 모델 AMix-1 개발 성공.
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체계적인 훈련 방법론을 통해 17억 매개변수의 강력한 모델 구축.
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MSA 기반 문맥 내 학습 전략을 통한 단백질 설계 프레임워크 구축.
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AmeR 변종의 활성도를 50배까지 향상시킨 성공적인 단백질 설계 사례 제시.
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진화적 테스트 시 스케일링 알고리즘을 통한 실리코 유도 진화 가능성 제시.
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차세대 실험실 내 단백질 설계의 기반 마련.
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한계점:
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AMix-1 모델의 구체적인 성능 지표 및 비교 대상 모델과의 성능 비교 부족.
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MSA 기반 문맥 내 학습 전략의 일반화 가능성 및 한계에 대한 논의 부족.
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진화적 테스트 시 스케일링 알고리즘의 계산 비용 및 효율성에 대한 분석 부족.
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실험적 검증 결과의 부족 또는 제한적인 제시.
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