本研究は、正確なタンパク質構造を生成するための非微分可能なガイダンスのフレームワークを提案しています。実験データをタンパク質生成モデルに統合することは重要ですが、その方法は多くの課題があります。特に、核磁気共鳴によるデータを含む予測器は微分不可能であり、勾配ベースの条件付きサンプリングに適さないため、研究は難航しています。本稿では、連続的な拡散生成器と特別に設計された遺伝的アルゴリズムを組み合わせる手法を用い、2つの距離制約や核オーバーハウザー効果、初めて化学シフト制約を適用し、その効果を示しました。この結果は、化学シフトに基づく構造生成の実現可能性を示すとともに、現在の予測器の弱点を明らかにし、多様な実験シグナルを取り入れるための一般的な戦略を提示しています。