如何充分利用你的掩码语言模型进行蛋白质工程

摘要

近期大量蛋白质语言模型发布，但如何从中采样以优化目标生物性质的研究较少。本文提出一种灵活有效的掩码语言模型（MLM）采样方法——随机束搜索，利用MLM能高效评估序列1-编辑邻域的伪困惑度这一特性，将生成重构为全序列评估，从而支持多目标灵活引导。作者在真实抗体治疗药物活动中进行了体外头对头评估，结果表明采样方法的选择影响显著，呼吁更多研究关注这一被忽视的领域。