OmegAMP는 확산 기반 생성 모델을 활용하여 항균 펩타이드(AMP)를 설계하는 새로운 프레임워크입니다. 저차원 임베딩, 정밀한 제어 메커니즘, 그리고 위양성률을 획기적으로 줄인 새로운 분류기를 통해 기존 딥러닝 기반 AMP 발견의 한계점인 낮은 실험 성공률과 펩타이드 특성의 정교한 제어 및 효율적인 모델링 문제를 해결합니다. OmegAMP는 특정 물리화학적 특성, 활성 프로파일 및 종 특이적 효능을 가진 AMP의 표적 생성을 가능하게 하며, 생성 과정에서 기저 데이터 분포에 대한 충실성을 유지하면서 표본 다양성을 극대화합니다. 실험 결과 OmegAMP는 AMP 발견 파이프라인의 모든 단계에서 최첨단 성능을 달성하여 항균 내성 극복을 위한 계산 프레임워크의 잠재력을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
