抗体の立体構造情報を言語モデルに組み込むことで、より高度な性能向上が期待されます。立体構造情報は、抗体の特異性や結合様式など重要な特性を反映しており、これを言語モデルに組み込むことで、より正確な予測や設計が可能となります。例えば、抗体のパラトープやエピトープの相互作用をより詳細に理解し、より効果的な抗体設計を行うことができるでしょう。立体構造情報の統合により、抗体の機能や特性に関する予測精度が向上し、より効率的な医薬品開発に貢献することが期待されます。