ESMIF-DDG — это продвинутая ИИ-модель, которая адаптирует архитектуру ESM для задач предсказания стабильности белковых последовательностей. Нейросеть эффективно выявляет мутации, улучшающие свойства белков, оптимизируя их структуру для нужд биоинженерии. Еще один важный шаг к автоматизированному созданию биомолекул на базе AI.
Deep learning protein sequence models have shown outstanding performance at de novo protein design and variant effect prediction. We substantially improve performance without further training or use of additional experimental data by introducing a second term derived from the models themselves which align outputs for the task of stability prediction. On a task to predict variants which increase protein stability the absolute success probabilities of ProteinMPNN and ESMif are improved by 11% and 5% respectively. We term these models ProteinMPNN-ddG and ESMif-ddG.