본 논문은 항체 설계 효율성을 높이기 위해 구조적 상동 모티프를 활용하는 검색 증강 확산 프레임워크인 RADAb를 제안한다. RADAb는 원하는 설계 기준에 따라 항체를 역 최적화하기 위해 질의 구조적 제약 조건에 맞는 일련의 구조적 상동 모티프를 활용한다. 구조적 및 진화 정보를 모두 활용하는 이중 분기 노이즈 제거 모듈을 통해 입력 백본과 모티프를 통합하는 구조 기반 검색 메커니즘을 도입했다. 또한, 전역 컨텍스트와 국소 진화 조건을 모두 통합하여 반복적으로 최적화 프로세스를 개선하는 조건부 확산 모델을 개발했다.
