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苹果研究团队提出SimpleDesign，一种直接在数据空间训练的多模态蛋白质设计模型，用于蛋白质序列与结构的联合生成。现有方法通常采用多阶段训练，先训练自编码器将数据压缩为潜在表示，再在潜在空间中训练生成模型。该研究假设这一多阶段流程并非获得高性能共设计模型的必要条件，因此采用单阶段端到端目标，将序列的离散交叉熵损失与结构的回归损失相结合。为处理两种模态的差异，模型基于Transformer构建多模态骨干网络，允许模态特定处理，同时在两种模态上保持全局自注意力。研究在超过200万对序列-结构数据上训练SimpleDesign，在共设计及无条件序列/结构生成基准上均取得有竞争力的表现。该工作表明，简化训练流程即可实现有效的蛋白质多模态生成，对药物发现和蛋白质工程具有潜在意义。