Paraeliti Apple telah memperkenalkan SimpleDesign, sebuah model AI baru yang secara bersamaan menghasilkan urutan protein dan struktur 3D dalam satu proses pelatihan end-to-end. Berdasarkan studi SimpleFold bulan September lalu — yang menggunakan flow-matching dengan blok Transformer untuk memprediksi struktur protein secara lebih efisien daripada model seperti AlphaFold Deep Mind — SimpleDesign memperluas pendekatan yang disederhanakan ini ke tantangan yang lebih luas dalam desain protein. Model co-desain tradisional biasanya memerlukan pelatihan multi-tahap: pertama, tokenisasi struktur menjadi representasi diskrit melalui autoenkoder, lalu melatih model generatif di ruang laten tersebut.

SimpleDesign melewati langkah ini dengan belajar langsung dari pasangan urutan amino asam dan koordinat 3D. Model ini dilatih pada lebih dari 2 juta pasangan urutan-struktur terutama dari kumpulan data AFESM, yang menggabungkan prediksi dari basis data AlphaFold dengan sampel tambahan. Selama pelatihan, peneliti merusak baik urutan (melalui token yang dipmasking) maupun struktur (melalui penambahan noise) pada berbagai tingkat, sehingga model mampu menangani lipatan protein, lipatan terbalik, dan tugas co-desain sekaligus.

Pendekatan terpadu ini menghapus langkah tokenisasi antar, yang berpotensi mengurangi kompleksitas komputasi sambil mempertahankan kinerja.