論文の概要: From Snapshots to Symphonies: The Evolution of Protein Prediction from Static Structures to Generative Dynamics and Multimodal Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18505v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 05:25:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.968893
• Title: From Snapshots to Symphonies: The Evolution of Protein Prediction from Static Structures to Generative Dynamics and Multimodal Interactions
• Title（参考訳）: スナップショットから交響曲へ:タンパク質予測の静的構造から生成ダイナミクスとマルチモーダル相互作用への進化
• Authors: Jingzhi Chen, Lijian Xu,
• Abstract要約: レビューでは、5つの相互接続された次元にわたるAI駆動タンパク質科学のパラダイムシフトを体系的に検証している。 データ分散バイアス、機械的解釈可能性の制限、幾何学的メトリクスと生物物理学的現実の切り離しなど、現在のボトルネックを批判的に分析する。 この手法は、人工知能が構造解析ツールから普遍的なシミュレータへ移行し、生命の動的言語を理解し、最終的に書き換えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8880611506199769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The protein folding problem has been fundamentally transformed by artificial intelligence, evolving from static structure prediction toward the modeling of dynamic conformational ensembles and complex biomolecular interactions. This review systematically examines the paradigm shift in AI driven protein science across five interconnected dimensions: unified multimodal representations that integrate sequences, geometries, and textual knowledge; refinement of static prediction through MSA free architectures and all atom complex modeling; generative frameworks, including diffusion models and flow matching, that capture conformational distributions consistent with thermodynamic ensembles; prediction of heterogeneous interactions spanning protein ligand, protein nucleic acid, and protein protein complexes; and functional inference of fitness landscapes, mutational effects, and text guided property prediction. We critically analyze current bottlenecks, including data distribution biases, limited mechanistic interpretability, and the disconnect between geometric metrics and biophysical reality, while identifying future directions toward physically consistent generative models, multimodal foundation architectures, and experimental closed loop systems. This methodological transformation marks artificial intelligence's transition from a structural analysis tool into a universal simulator capable of understanding and ultimately rewriting the dynamic language of life.
• Abstract（参考訳）: タンパク質の折り畳み問題は人工知能によって根本的に変化し、静的構造予測から動的コンフォメーションアンサンブルと複雑な生体分子相互作用のモデリングへと進化してきた。 本稿では,AI駆動型タンパク質科学のパラダイムシフトを,5つの相互接続次元にわたって体系的に検討する。シーケンス,ジオメトリー,テキスト知識を統合する統合マルチモーダル表現,MSA自由アーキテクチャによる静的予測の洗練,熱力学的アンサンブルに整合したコンフォメーション分布を捉える拡散モデルやフローマッチングを含む生成フレームワーク,タンパク質リガンド,タンパク質核酸,タンパク質タンパク質複合体にまたがるヘテロジニアス相互作用の予測,フィットネスランドスケープの関数的推論,突然変異効果,テキストガイドされたプロパティ予測などである。 データ分散バイアス、機械的解釈可能性の制限、幾何学的メトリクスと生物物理学的現実の切り離しなど、現在のボトルネックを批判的に分析するとともに、物理的に一貫した生成モデル、マルチモーダル基礎アーキテクチャ、実験的な閉ループシステムといった将来の方向性を特定した。 この手法は、人工知能が構造解析ツールから普遍的なシミュレータへ移行し、生命の動的言語を理解し、最終的に書き換えることができることを示す。

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