Chamaileon: 문맥화된 모델링과 혼합 샘플링을 활용한 크로스 컨텍스트 바인더 설계

Chamaileon은 단백질 바인더 설계를 ‘교차 맥락 결합 지형’ 모델링으로 재해석한 새 프레임워크다.

학습 단계에서는 In-Context Complex Co-Design을, 추론 단계에서는 Mixture-of-Paths Sampling을 결합해 여러 표적과 상태에 맞는 서열을 생성한다.

새 CROSS 벤치마크에서 다양한 구조 변화와 멀티 타깃 조건에 대해 성능 향상을 보였다.

핵심 의의는 하나의 서열이 여러 표적이나 서로 다른 형태에 대응하도록 만들어 기능 지향 단백질 공학의 한계를 넓혔다는 점이다.