Ngày 30 tháng 9 năm 2026, các nhà nghiên cứu công bố bài báo mã số arXiv:2609.36057 giới thiệu Mirror-Score, một khung đánh giá chuẩn hóa phục vụ thiết kế D-peptide dị thủ tính (heterochiral D-peptide/L-protein) và công bố bộ chuẩn gồm 31 cấu trúc tinh thể phức hợp thuộc bốn họ mục tiêu, trong đó 18 cấu trúc có dữ liệu ái lực kiểm chứng từ tài liệu thực nghiệm.
D-peptide sở hữu khả năng kháng phân hủy protease tự nhiên và độ đặc hiệu mục tiêu cao, tuy nhiên công cụ thiết kế tính toán cho nhóm phân tử này vẫn còn nhiều hạn chế. Trước đó, quy trình Mirror-Peptidizer đã kết hợp phản chiếu mục tiêu với mô hình ProteinMPNN để thiết kế chuỗi, nhưng việc dùng điểm số negative log-likelihood (NLL) thô của ProteinMPNN chưa từng được kiểm chứng với ái lực đo lường thực tế, dẫn tới tỷ lệ thành công thấp khi chỉ 4 trong số 9 thiết kế mục tiêu MDM2 liên kết được trên thực nghiệm.
Kết quả thực nghiệm trên bộ chuẩn 31 phức hợp chỉ ra ProteinMPNN NLL thô không phải thước đo ái lực hợp lệ, với tương quan Spearman tổng thể chỉ đạt 0,19 và có xu hướng đảo chiều giữa các họ mục tiêu: tương quan dương +0,62 trên MDM2/CHIP nhưng đảo thành tương quan âm -0,70 trên gp41. Để khắc phục sai lệch này, nhóm nghiên cứu đánh giá độ tin cậy đồng gấp nếp (cofolding) trong không gian gương của mô hình Boltz-2. Đối với họ protein xâm nhập virus gp41 gồm 7 cấu trúc đại diện cho 3 peptide, chỉ số pLDDT tại bề mặt giao diện đạt hệ số Spearman rho = 0,90 (p = 0,006), phân hạng chính xác ái lực của cả 3 peptide, trong khi điểm NLL của ProteinMPNN chỉ đạt rho = 0,18. Dù vậy, các tác giả lưu ý do mẫu thử mới chỉ đại diện cho 3 kiểu hóa học độc lập, kết quả này phản ánh tính nhất quán về phương hướng hơn là một mô hình dự đoán đã được kiểm chứng thống kê toàn diện.
Nghiên cứu cũng chỉ ra khả năng hiệu chuẩn chéo giữa các họ mục tiêu chưa thể chuyển giao ở quy mô dữ liệu hiện tại, đồng thời đề xuất quy trình thiết kế triển vọng cho hai mục tiêu kháng kháng sinh LasR và LecB từ vi khuẩn Pseudomonas aeruginosa. Toàn bộ mã nguồn, cấu trúc và dữ liệu chuẩn đối sánh được phát hành công khai trên GitHub.