Natural-Language-Guided Generator-Agnostic Shortlisting for Protein Binder Design
自然语言引导的、与生成器无关的蛋白结合剂筛选
机构 * Kim Jaechul Graduate School of AI, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)(韩国科学技术院金在哲人工智能研究生院) ; LG AI Research(LG人工智能研究院) ; Seoul National University(首尔大学) ; Korea Electronics Technology Institute (KETI)(韩国电子技术研究院)
AI总结 该研究提出用LLM生成排序策略,从已生成的蛋白结合剂池中筛选候选,在10目标和3目标测试中均优于基线,为蛋白结合剂筛选提供了可解释的后处理方法。
Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Generative and Agentic AI for Biology