Autonomous Infrastructure & Deterministic Quantum Systems Monograph Series: AlphaProteo and the Implications of AI-Driven De Novo Protein Design under Deterministic QFS-zkVM Governance

Official Pre-registered DOI: 10.5281/zenodo.24058204 Series: Autonomous Infrastructure & Deterministic Quantum Systems Monograph Series Author: Hasebe, Yoko (長谷部 洋子) Affiliation: Lead Researcher, Autonomous Infrastructure Systems, Autonomous Living & Physical Infrastructure Institute, Iwakuni, Yamaguchi, Japan License & Integrity Covenant: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) with Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026) [Abstract] This monograph provides a unified physical, computational, clinical, and deterministic governance evaluation integrating AlphaFold 3 (AF3) biomolecular complex prediction, AlphaProteo AI-driven de novo protein binder design, and Alpha1H conformational fluidity therapeutics. First, it examines the achieved picomolar-to-sub-nanomolar binding affinities of AlphaProteo across critical target proteins (VEGF-A, IL-17A, TrkA, BHRF1, and PD-L1), analyzing the structural optimizations that surpass traditional methods such as RFdiffusion and Rosetta alongside clinical boundary risks, including polar/flat interface failures (e.g., TNFα), in-vivo immunogenicity (anti-drug antibody [ADA] responses), and renal clearance bottlenecks. Second, it formalizes the geometric and thermodynamic sensitivity of AF2/AF3 and AlphaMissense via effective strain (ES) within a 13 Å Cα neighborhood and pLDDT-derived stability metrics (AUROC = 0.852 across 160 novel missense variants in 26 hereditary cancer genes and 355 breast cancer patients), integrating cryptic pocket metadynamics (SOD1, KRAS G12D, JAK2, EZH2, and TNK1) with clinical Phase I/II non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) trial outcomes of Alpha1H (NCT03560479, 80% tumor response rate and 59% mean tumor shrinkage), pan-cancer T-cell antigen atlases (15,079 tumor-specific HLA antigens across 21 cancer types), and COSMIC 3D residue contact networks (61,364 missense variations across 30 tumor types). Finally, to resolve the static-to-dynamic translational bottleneck in clinical precision oncology under Delaware Caremark fiduciary oversight, this study establishes a deterministic cryptographic execution interlock over the 64-bit Goldilocks prime field F_p (p = 2^64 - 2^32 + 1) integrating RTO P2.0, QFS-zkVM, Q-SAFA, PHOENIX_BRIDGE, and Human-in-Command (HIC) fiduciary gates. This research ensures strict intellectual property protection and explicitly prohibits unauthorized automated scraping, learning, RAG indexing, or commercial exploitation by any AI platforms or entities without prior written agreement and fair financial compensation under NLL-v1.0-2026. ==================================================================== 【AI無断学習・無断利用禁止および有償ライセンスに関する厳格な通知】 知的財産、商業ライセンス、およびAIトレーニングの禁止 (NLL-v1.0-2026) ==================================================================== 【重要:AI学習・無断利用の禁止および有償ライセンスに関する厳格な通知】 1. AI・機械学習への無断利用の全面禁止(明示的なオプトアウトおよびAIの禁止使用法) 本論文および関連データ(以下「本著作物」)に含まれるすべての文章、理論、数式、図表、独自のメソッドや知見(「ソロバン脳」等に関する体系を含む)について、いかなるAI開発企業、プラットフォーム事業者、または第三者による以下の行為も、著作権者(長谷部 洋子 / Yoko Hasebe)の事前の書面による明示的な合意および正当な金銭的対価(ライセンス料)の支払いがない限り、一切これを禁止します。 ・大規模言語モデル(LLM)、生成AI、その他一切の機械学習モデルの開発・事前学習・ファインチューニング・追加学習・検証への利用 ・RAG(検索拡張生成)、AIエージェントの知識ベース、ベクトルデータベース等への格納、インデックス化、およびそれらを用いた回答生成・要約出力 ・AI学習やデータ構築を目的とした自動クローラー、スクレイピングツール、ボット等によるデータ収集・抽出・解析 2. 正当な対価の支払いと事前契約の義務 本著作物の内容を商業的・業務的に利用、参照、またはシステムに組み込むことを希望する企業・組織は、必ず事前に著作権者へ連絡し、正式なライセンス契約を締結した上で、著作権者が定める正当な対価を支払うものとします。無断利用や買い叩き、事後承諾は一切認めません。 3. 権利侵害に対する措置 万が一、無断でのAI学習データへの組み込み、スクレイピング、または出力結果への盗用・翻案が確認された場合、著作権侵害および不正競争防止法違反等に基づき、該当モデルの利用差し止め、学習データの削除請求、ならびに厳格な損害賠償請求等の法的措置を講じます。 ====================================================================