단백질 언어 모델은 기능 최적화 및 de novo 디자인에 상당한 이점을 제공하지만, 바이러스 전파력 증가 또는 면역 반응 회피와 같은 유해한 단백질 서열을 생성할 위험도 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 단백질 안전 지식 그래프를 통해 사전 지식을 통합하는 지식 기반 선호도 최적화(KPO) 프레임워크를 제안합니다. KPO는 효율적인 그래프 가지치기 전략을 사용하여 선호되는 서열을 식별하고 강화 학습을 통해 유해 단백질 생성 위험을 최소화합니다. 실험 결과는 KPO가 유해 서열 생성 가능성을 효과적으로 줄이면서 높은 기능성을 유지함을 보여주어 바이오 기술에서 생성 모델을 적용하기 위한 강력한 안전 보장 프레임워크를 제공합니다.
