Controllable protein design through Feynman-Kac steering
Erik Hartman, Jonas Wallin, Johan Malmström, Jimmy Olsson
基于扩散的模型最近使现实和多样化的蛋白质结构得以产生,但它们在引导结果走向特定功能或生化目标(如结合亲和力或序列组成)的能力方面仍然有限。 在这里,我们将Feynman-Kac(FK)转向框架(一种推理时间控制方法)扩展到基于扩散的蛋白质设计。 通过将FK转向与结构生成耦合,该方法引导采样到理想的结构或能量特征,同时保持底层扩散过程的多样性。 为了同时生成序列和结构属性,通过 ProteinMPNN 和全原子松弛模型计算奖励。 应用于粘合剂设计,FK转向始终如一地改进了不同目标的预测界面能量,并且计算开销最小。 更广泛地说,这项工作表明,推理时间FK控制将基于扩散的蛋白质设计推广到任意的,不可区分的和奖励无关的目标,为引导分子生成提供了一个统一和独立于模型的框架。
Diffusion-based models have recently enabled the generation of realistic and diverse protein structures, yet they remain limited in their ability to steer outcomes toward specific functional or biochemical objectives, such as binding affinity or sequence composition. Here we extend the Feynman-Kac (FK) steering framework, an inference-time control approach, to diffusion-based protein design. By coupling FK steering with structure generation, the method guides sampling toward desirable structural...