論文の概要: EnzymeRSI: A dual-loop recursive self-improvement system for enzyme design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.06321v1
- Date: Wed, 04 Nov 2026 10:54:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 03:25:58.063684
- Title: EnzymeRSI: A dual-loop recursive self-improvement system for enzyme design
- Title（参考訳）: EnzymeRSI:酵素設計のための二重ループ再帰自己改善システム
- Abstract要約: 酵素工学における自己改善のための二重ループシステムを提案する。
外ループはモデル重みを変更することなくハーネス資産を進化させる。
内部ループは制御条件下で予測と選択のアルゴリズムを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.50793034284981
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Improvement in enzyme engineering is usually pursued by optimising which candidates to assay within a fixed model and workflow; when the bottleneck arises from a mismatched method or a failing workflow, that route is difficult to escape. We present EnzymeRSI, a dual-loop system for recursive self-improvement (RSI). The outer loop evolves harness assets without changing model weights, the inner loop develops prediction and selection algorithms under controlled conditions, and a cloud laboratory system is specified to close the physical loop with quality-controlled feedback. By updating its prediction strategy through iterative comparison, the outer loop raised the mean development-set Spearman correlation on ProteinGym by 0.044 across five assays, reaching 0.335 on CD19 and 0.683 on OPSD (rhodopsin); of the two first places, only CD19 was produced by the outer loop itself. In the self-improvement of the ThermoMPNN algorithm the inner loop reached a PCC of 0.849, and on TadA-Bench it reached a Spearman correlation of 0.307 in 1.13 h. In three prospective wet-lab tests of the system's experimental decision-making, 10 of the 32 candidates that had not been pre-specified for the luciferase RLuc showed at least twice the wild-type activity; a recommended variant of the cytidine deaminase A3A raised 5mC conversion to 90.2%; and path selection in evolution raised the catalytic efficiency of the DNA polymerase KOD-E on a modified substrate to 31.1 times that of the parent. By treating the organisation of the research workflow and the development of algorithms as a single falsifiable dry-to-wet loop, this work offers an evolutionary paradigm for moving beyond the blind spots of a fixed method and for autonomous enzyme engineering.
- Abstract（参考訳）: 酵素工学の改善は通常、どの候補が固定されたモデルとワークフロー内で測定するかを最適化することによって追求される。
本稿では,再帰的自己改善(RSI)のための二重ループシステムであるEnzymeRSIを提案する。
外ループはモデル重みを変更することなくハーネス資産を進化させ、内ループは制御された条件下で予測と選択のアルゴリズムを発達させ、品質制御されたフィードバックで物理ループを閉じるように雲実験システムを指定する。
反復比較によって予測戦略を更新することにより、外ループは5つのアッセイでProteinGymのスピアマン相関を0.044で上昇させ、OPSD(ロドプシン)では0.335、OPSD(ロドプシン)では0.683に到達した。
ThermoMPNNアルゴリズムの自己改善では、内部ループは0.849のPCCに達し、TadA-Benchでは1.13hで0.307のSpearman相関に達した。
システムの実験的な決定に関する3回のウェットラブ試験では、ルシフェラーゼ RLuc のために事前に特定されなかった32候補のうち10候補が少なくとも2倍の野生型活性を示し、シチジンデアミナーゼ A3A の推奨型は5mC変換を90.2%に、経路選択はDNAポリメラーゼ KOD-E の触媒効率を親の31.1倍に向上させた。
この研究は、研究ワークフローの組織化とアルゴリズムの開発を単一のフェルズ可能なドライ・トゥ・ウェットループとして扱うことで、固定された方法の盲点を越えて自律的な酵素工学に移行するための進化的パラダイムを提供する。
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