bytedance/Protenix
Toward High-Accuracy Open-Source Biomolecular Structure Prediction.
Protenix – オープンソースの高精度生体分子構造予測
概要 – Protenixは、タンパク質（およびRNA-タンパク質複合体などの関連生体分子）の三次元構造を予測するためのディープラーニングシステムです。AlphaFold 3のアーキテクチャをベースに、新しいトレーニングデータ、拡散ベースの推論手法、およびオプションの制約（原子レベルの接触やリガンドポケットなど）を追加して再現・拡張しています。本プロジェクトは、Pythonパッケージ、コマンドラインインターフェース、および推論を容易にする公開Webサーバーを提供します。
重要性 – 正確な構造予測は現代の計算生物学の礎であり、創薬、酵素工学、基礎研究を可能にします。Protenixは、Apache 2.0の下で完全にオープンソースを維持しながら、いくつかのベンチマーク（特に抗体-抗原複合体）でAlphaFold 3を上回ると主張しています。また、より高速で低コストな推論のための軽量な「Mini」バリアントも提供しています。
クイックスタート（エンドユーザー向け）
# PyPIから最新リリースをインストール
pip install --upgrade protenix --index-url https://pypi.org/simple
# JSON記述から構造を予測
protenix pred -i examples/input.json -o ./output \
-n protenix_base_default_v1.0.0 # リリースされたモデル名を選択
JSON形式は docs/infer_json_format.md に文書化されており、コンタクトマップやポケット定義などのオプションの制約をサポートしています。
主なコンポーネント
| コンポーネント | 目的 | ステータス |
|---|---|---|
| protenix (Pythonパッケージ) | コア推論ライブラリ、CLI、およびデータ前処理ユーティリティ。 | PyPIで公開済み |
| Protenix Web Server | ブラウザからジョブをアップロードできるホスト型サービス (https://protenix‑server.com)。 |
公開 |
| PXDesign | Protenix基盤モデル上に構築された、ダウンストリームのデノボタンパク質結合剤設計スイート。 | オープンソース、別リポジトリ |
| PXMeter | 精選されたデータセットと評価スクリプトを備えたベンチマークツールキット。 | オープンソース |
| Protenix‑Dock | 剛体ドッキングのための古典的（非ML）タンパク質-リガンドドッキング実装。 | オープンソース |
モデルカタログ（README時点）
| モデル名 | パラメータ | トレーニングデータカットオフ | 特徴 | リリース日 |
|---|---|---|---|---|
protenix‑v2 |
464 M | 2021‑09‑30 | MSA, RNA‑MSA, テンプレートサポート, 拡散推論 | 2026‑04‑08 (ウェイトは プロプライエタリ) |
protenix_base_default_v1.0.0 |
368 M | 2021‑09‑30 | MSA, RNA‑MSA, テンプレート | 2026‑02‑05 |
protenix_base_20250630_v1.0.0 |
368 M | 2025‑06‑30 | MSA, RNA‑MSA, テンプレート | 2026‑02‑05 |
protenix_base_default_v0.5.0 |
368 M | 2021‑09‑30 | MSAのみ | 2025‑05‑30 |
注: 最新の
protenix‑v2ウェイトはオープンライセンスでリリースされておらず、「プロプライエタリ」としてリストされており、再配布はできません。
ハイライトと技術的工夫
- 拡散ベースの推論最適化 (v0.7.0): 共有変数キャッシュ、カーネル融合、TF‑32アクセラレーションにより、トークンあたりのウォールタイムを劇的に短縮。
- 制約認識予測: ユーザーは原子レベルの接触やポケット定義を入力して、物理的に妥当なコンフォメーションにモデルをバイアスさせることができます。
- Miniモデル: 精度を維持しつつ推論コストを削減した小型バリアントで、大規模スクリーニングに有用。
- 完全なトレーニングデータパイプライン: MSA、テンプレート、RNAアライメントを準備するためのスクリプトがオープンソース化されています (
docs/prepare_training_data.md)。 - ColabFold互換のMSA検索: 一般的なColabFoldワークフローに慣れているユーザー向けに、ワンクリックでローカルMSA生成が可能。
ベンチマーク（報告値）
- Protenix‑v2 は、抗体-抗原セットにおいて、v1と比較してDockQ > 0.23の成功率を9‑13パーセントポイント向上させ、v1が1000個のシードを必要とするのに対し、わずか5個のランダムシードで同等の性能に達します。
- Protenix‑v1 は、同じデータカットオフ、モデルサイズ、推論予算においてAlphaFold 3と同等以上の性能を発揮し、サンプリング予算を増やすとさらなる向上が見られます。
完全なベンチマーク表は docs/model_1.0.0_benchmark.md および付属のPDFレポートに記載されています。
開発とコミュニティ
- 貢献ガイド:
CONTRIBUTING.md– スタイルチェックにはpre‑commitフックを使用してください。 - コミュニケーションチャネル: Twitter, Slack, WeChat (バッジバーのリンクを参照)。
- 関連オープンソースプロジェクト: PXDesign, PXMeter, Protenix‑Dock (すべて同じByteDance組織下)。
- ライセンス: コード および リリースされたモデルパラメータはApache 2.0 (プロプライエタリなv2ウェイトを除く)。
Protenixの利用シーン
- 学術的または商業的プロジェクトで、AlphaFold 3の 無料かつオープンソース な代替手段が必要な場合。
- 制約駆動型 のフォールディング（既知の接触やリガンドポケットの強制など）を試したい場合。
- 結合剤設計 (PXDesign) や ベンチマークスイート (PXMeter) などのダウンストリームツールを構築している場合。
- 計算リソースが限られており、ハイスループットスクリーニングのために Mini バリアントを好む場合。
ヘルプの取得
- バグや機能リクエストについては、GitHubリポジトリでIssueを作成してください。
- セキュリティ上の懸念については、提供されているメールアドレスからByteDance Securityに連絡してください（公開Issueは 作成しないでください）。
- v1、v2、およびオリジナルの再現論文の学術的引用が提供されています。結果を公開する際はこれらを含めてください。
結論 – Protenixは、AlphaFold 3を超える最先端の技術を提供しつつ、設計、評価、ドッキングのための補助ツールスイートを備えた、真にアクティブにメンテナンスされているオープンソースのタンパク質構造予測プラットフォームです。
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