연구진은 tandem mass spectrometry를 이용한 de novo 펩타이드 서열 분석 시 Transformer 기반 모델의 문제점을 발견했어요.
기존 모델은 생성된 서열의 prior에 과도하게 의존하고 스펙트럼 정보 활용이 부족하여 생물학적으로 타당하지만 스펙트럼에 맞지 않는 서열을 생성하는 경향이 있어요.
MemNovo는 스펙트럼 메모리 뱅크를 활용해 스펙트럼 정보를 재주입하는 방식으로, 기존 모델 대비 펩타이드 정확도를 최대 39.1% 향상시켰으며 계산 비용은 거의 들지 않아요.