Multi-objective optimization
Одновременная оптимизация нескольких свойств (affinity, specificity, developability).
Generative taskБиологическая и инженерная цель
Найти Pareto-компромиссы, а не максимизировать один score.
Возможные исходные данные
- parent
- multiple assays/labels
Что именно генерируется
- Pareto-front variants
Классы генераторов
- mutation-optimizer
Какие архитектурные подходы используются
| Стратегия | Что генерирует | Представление | Примеры | Ограничение | Sampling | Novel topology | Integrated scoring | Complexity |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Explicit Pareto on labelled properties | Trade-off mutation sets | Supervised multi-head models | Makowski et al. affinity–specificity co-optimization | Не pretrained universal generator | Pareto selection | Нет | Multiple assay models | Number of objectives and labels |
Architecture-to-workflow consequences
| Архитектурное решение | Практическое следствие |
|---|---|
| Scalarized reward without assays | Легко получить apparent gain по proxy, потеряв реальное свойство. |
Compute и deployment
- Зависит от числа objectives.
Доступные инструменты
| Инструмент | Generated object | Публикация | Evidence |
|---|---|---|---|
| Makowski et al. affinity–specificity co-optimization | Combinatorial CDR mutation sets predicted to trade affinity against nonspecific binding | Peer-reviewed | 3–5 prospective binding/specificity validation |
Типовые workflows
Evidence summary
Явный affinity–specificity Pareto — Makowski et al. Filter cascades (BindCraft) — не то же самое.
Что нельзя сравнивать напрямую
- Filter-based multi-criterion ≠ Pareto optimization.
Как выбирать
- Нужны simultaneous labels.