En el campo de la bioinformática, el uso de modelos de lenguaje de proteínas (PLMs) ha permitido avances significativos en la predicción de estructuras y el diseño de proteínas. Sin embargo, uno de los desafíos que enfrentan estos modelos es la tendencia a la repetición patológica durante la generación, lo cual puede comprometer la confianza estructural y la viabilidad funcional de las proteínas resultantes.
Para abordar este problema, se ha realizado un estudio sistemático de la repetición en PLMs, desarrollando métricas cuantitativas para caracterizar la repetición a nivel de motivos y homopolímeros. Estas métricas han revelado el impacto negativo de la repetición en la fiabilidad del plegado de proteínas.
En este sentido, surge UCCS (Utility-Controlled Contrastive Steering), una propuesta que busca controlar la generación de proteínas mediante un conjunto de datos restringido. En lugar de simplemente contrastar secuencias con alta y baja repetición, se han construido conjuntos contrastivos que maximizan las diferencias en repetición, al tiempo que controlan estrechamente la utilidad estructural. Esta estrategia permite atacar específicamente la repetición sin comprometer la capacidad de plegado. Al implementar estos vectores en el proceso de inferencia, se ha logrado reducir de manera consistente la repetición sin necesidad de reentrenamiento o decodificación heurística.
Los experimentos realizados con ESM-3 y ProtGPT2 en bases de datos como CATH, UniRef50 y SCOP han demostrado que el enfoque presentado supera a las penalizaciones de decodificación y otras líneas de base, reduciendo significativamente la repetición mientras se preservan los puntajes de confianza de AlphaFold.
Estos resultados ponen de manifiesto el control de la repetición como un desafío central para los PLMs y resaltan la dirección guiada por conjuntos de datos como un enfoque fundamentado para la generación fiable de proteínas.
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