摘要
现有从头蛋白质设计模型缺乏深思熟虑的推理过程，导致设计决策与采样动态纠缠，限制了可解释性。本文提出 Proteo-R1，一个推理引导的蛋白质设计框架，显式解耦“分子理解”与“几何生成”。该框架采用双专家架构：多模态大语言模型作为理解专家，分析序列与结构以识别关键功能残基；扩散模型作为生成专家，在固定约束下执行条件协同设计。这种方法将推理操作化为明确的残基级承诺，实现了 LLM 推理与几何生成模型的稳定、可解释集成。
AI 推荐理由
论文核心提出推理引导框架，显式解耦分子理解与几何生成，利用 MLLM 进行关键残基推理。
研究机构
Stanford University, University of Tokyo, RIKEN AIP, Chinese University of Hong Kong
University of New South Wales, Shanghai Jiao Tong University, Harvard University, Yale University, University of Notre Dame, University of Hamburg, Germany
论文信息