25개 종 지원 mRNA 모델 CodonRoBERTa 공개
Training mRNA Language Models Across 25 Species for $165
·2026.03.31 17:23
단백질 구조 예측부터 코돈 최적화까지 이어지는 엔드투엔드 단백질 AI 파이프라인과 신규 모델 CodonRoBERTa를 공개했다.
OpenMed가 단백질 구조 예측, 서열 설계, 코돈 최적화를 통합한 엔드투엔드 단백질 AI 파이프라인을 구축했다.
핵심 성과로 mRNA 최적화를 위한 새로운 트랜스포머 아키텍처인 CodonRoBERTa-large-v2를 선보였다. 이 모델은 ModernBERT 대비 우수한 성능(Perplexity 4.10, Spearman CAI 상관관계 0.40)을 기록하며 코돈 수준의 언어 모델링에서 탁월한 능력을 입증했다.
파이프라인의 주요 단계는 다음과 같다:
- Protein Folding: ESMFold v1을 사용하여 단백질의 3D 구조를 예측한다.
- Sequence Design: ProteinMPNN을 통해 해당 구조에 맞는 아미노산 서열을 설계한다.
- mRNA Optimization: 설계된 서열이 타겟 생물체에서 효율적으로 발현되도록 DNA 코돈을 최적화한다.
연구팀은 25개 종에 걸친 38.1만 개의 서열을 학습하여, 단 55 GPU-hours(약 165달러) 만에 종 특이적 최적화가 가능한 멀티 스피시즈(Multi-species) 시스템을 구축하는 데 성공했다.
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