EvoStruct는 진화적 데이터 패턴을 활용하지 못하는 기존 그래프 신경망(GNN)의 단점을 보완하기 위해 개발된 항체 CDR 설계 모델입니다. 단백질 언어 모델(PLM)과 3D 구조 정보를 결합하여 아미노산 다양성을 높이고 예측 정확도를 향상시켰습니다.
EvoStruct는 CHIMERA-Bench 데이터셋에서 기존 GNN 기반 모델 대비 아미노산 회수율 16% 향상, 퍼플렉시티 43% 감소 효과를 보였습니다. 특히, 기능적으로 중요한 아미노산 잔기를 더 잘 예측합니다.
새로운 모델은 기존 GNN 모델의 어휘 붕괴 문제를 해결하고, 항체 설계 성능을 크게 개선하여 단백질 설계 분야에 기여할 것으로 기대됩니다.