論文の概要: AMix-1: A Pathway to Test-Time Scalable Protein Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08920v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 05:17:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:51.283443
• Title: AMix-1: A Pathway to Test-Time Scalable Protein Foundation Model
• Title（参考訳）: AMix-1: テストタイムのスケーラブルタンパク質基盤モデルへの道
• Authors: Changze Lv, Jiang Zhou, Siyu Long, Lihao Wang, Jiangtao Feng, Dongyu Xue, Yu Pei, Hao Wang, Zherui Zhang, Yuchen Cai, Zhiqiang Gao, Ziyuan Ma, Jiakai Hu, Chaochen Gao, Jingjing Gong, Yuxuan Song, Shuyi Zhang, Xiaoqing Zheng, Deyi Xiong, Lei Bai, Wanli Ouyang, Ya-Qin Zhang, Wei-Ying Ma, Bowen Zhou, Hao Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,Flow Bayesian Networks上に構築された強力なタンパク質基盤モデルAMix-1を紹介する。 AMix-1は、事前学習のスケーリング法則、創発的能力分析、コンテキスト内学習機構、テスト時間スケーリングアルゴリズムを含む、体系的なトレーニング手法によって強化されている。 この基盤を基盤として、タンパク質設計を汎用フレームワークに統合するためのマルチシーケンスアライメント(MSA)ベースのコンテキスト内学習戦略を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.51919604882984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce AMix-1, a powerful protein foundation model built on Bayesian Flow Networks and empowered by a systematic training methodology, encompassing pretraining scaling laws, emergent capability analysis, in-context learning mechanism, and test-time scaling algorithm. To guarantee robust scalability, we establish a predictive scaling law and reveal the progressive emergence of structural understanding via loss perspective, culminating in a strong 1.7-billion model. Building on this foundation, we devise a multiple sequence alignment (MSA)-based in-context learning strategy to unify protein design into a general framework, where AMix-1 recognizes deep evolutionary signals among MSAs and consistently generates structurally and functionally coherent proteins. This framework enables the successful design of a dramatically improved AmeR variant with an up to $50\times$ activity increase over its wild type. Pushing the boundaries of protein engineering, we further empower AMix-1 with an evolutionary test-time scaling algorithm for in silico directed evolution that delivers substantial, scalable performance gains as verification budgets are intensified, laying the groundwork for next-generation lab-in-the-loop protein design.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイジアンフローネットワーク上に構築された強力なタンパク質基盤モデルであるAMix-1を紹介する。 堅牢なスケーラビリティを保証するため、我々は予測スケーリング法を確立し、ロスパースペクティブによる構造的理解の進行を明らかにし、強力な1.7ビリオンモデルで終わる。 この基盤を基盤として, AMix-1がMSA間の深い進化信号を認識し, 構造的かつ機能的に整合したタンパク質を一貫して生成する, 汎用的なフレームワークにタンパク質設計を統合するための, マルチシーケンスアライメント(MSA)ベースのインコンテキスト学習戦略を考案した。 このフレームワークは、劇的に改善されたAmeRバリアントの設計を成功させることができ、ワイルドタイプよりも最大50\times$アクティビティが増加します。 タンパク質工学の境界を推し進める上で、我々はさらにAMix-1の進化的テストタイムスケーリングアルゴリズムをシリコ指向の進化に応用し、検証予算が強化されるにつれて、大幅な、スケーラブルなパフォーマンス向上を実現し、次世代のin-the-loopタンパク質設計の基盤となる。

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