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단백질 언어 모델을 활용하여 특정 아미노산 조성을 가진 단백질 서열을 생성하는 2단계 미세 조정 방법론을 제안합니다. 도메인 적응형 미세 조정과 강화학습을 결합하여 서열의 다양성을 유지하면서도 목표하는 영양 가치를 충족하는 단백질 설계를 가능하게 합니다.
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원문 바로가기단백질 언어 모델 (Protein language models)은 생물학적 서열 생성을 위한 표준적인 사전 학습 모델 (priors)이지만, 이를 명시적인 분포 설계 목표 (distributional design targets)로 유도하는 방법은 여전히 미개척 분야로 남아 있습니다. 본 연구에서는 서열의 타당한 통계적 특성과 다양성을 유지하면서, 동시에 원하는 아미노산 (amino-acid, AA) 조성 프로필을 일치시켜야 하는 제약 조건이 있는 단백질 생성 문제를 연구합니다. 이 연구의 동기가 되는 응용 분야는 합성 사료 단백질 설계로, 사료 단백질의 아미노산 조성은 영양 가치를 직접적으로 결정합니다. 우리는 도메인 적응형 미세 조정 (domain-adaptive fine-tuning, FT)을 도메인 내 단백질 데이터셋에 먼저 수행한 후, 미세 조정된 모델을 동결된 참조 모델 (frozen reference)로 고정하고 강화학습 (reinforcement learning, RL)을 통해 반복적인 보상 가중 미세 조정 (reward-weighted FT)을 수행하는 2단계 파이프라인을 제안합니다. 우리는 두 가지 아미노산 조성에 대해 이 파이프라인을 평가하였으며, 미세 조정 (FT)은 평균 조성을 목표치에 가깝게 가져오는 반면, 후속되는 강화학습 (RL)은 미세 조정 (FT)만으로는 충족할 수 없는 특정 서열 제약 조건을 강제한다는 것을 발견했습니다. 추가적으로, 우리는 제안된 조성 보상 항 (composition reward term)의 설계 선택을 두 가지 베이스라인 및 절제된 변형 (ablated variant)과 비교하여 평가하고, 각 학습 단계의 기여도를 분리하며, 서열 품질을 저하시키지 않으면서 아미노산 (AA) 조성 정렬이 달성됨을 검증합니다.