본 논문은 단백질 설계 분야에서 심층 생성 모델을 활용하여 기능 기반 단백질 설계를 개선하는 새로운 방법인 ProDVa를 제안합니다. 기존의 기능 기반 단백질 설계 모델들이 구조적 타당성 확보에 어려움을 겪는다는 점에 착안하여, 자연 단백질 구조에서 추출한 단편들을 활용하는 방법을 제시합니다. ProDVa는 기능 설명을 위한 텍스트 인코더, 단백질 설계를 위한 단백질 언어 모델, 그리고 기능 설명에 기반하여 단백질 단편을 동적으로 검색하는 단편 인코더로 구성됩니다. 실험 결과, ProDVa는 기존 최첨단 모델들과 비교하여 훨씬 적은 데이터를 사용하면서도 기능적 정합성을 유지하며, 구조적으로 더 잘 접히는 단백질을 설계하는 것으로 나타났습니다. 특히, pLDDT 70 이상인 단백질 비율은 7.38%, PAE 10 미만인 단백질 비율은 9.6% 증가했습니다.
