本稿では、抗菌ペプチドの分類における標準化されたベンチマークであるExpanded Standardized Collection for Antimicrobial Peptide Evaluation（ESCAPE）を提案しています。抗菌ペプチドは抗菌抵抗に対抗する有望な分子ですが、断片的なデータセット、不安定な注釈、標準化されたベンチマークの欠如が新しい候補の発見を妨げています。ESCAPEは、80,000以上のペプチドを27の検証済みリポジトリから収集し、抗菌、抗真菌、抗ウイルス、抗寄生虫の各クラスの活動を捕える生物学的に一貫した多ラベルの体系を構築しました。このフレームワークに基づいて、シーケンスと構造情報を活用したトランスフォーマーモデルを提案し、複数の機能的活動を予測します。新しい手法は、平均精度を2.56%向上させ、最先端の多ラベルペプチド分類の基準を確立しました。この評価フレームワークは、AI駆動の抗菌ペプチド研究を前進させることを目的としています。