PepEVOLVEは、マクロ環状ペプチドのリード最適化を効率化するための新たなフレームワークを提供します。従来の手法では、化学者が最適化のための可変領域を事前に指定する必要がありましたが、PepEVOLVEはその必要をなくし、動的にペプチドを最適化します。このシステムは、ダイナミックマスキングとCHUCKLESシフティングを用いて、一般化能力を向上させ、コンテキストフリーなマルチアームバンディットルーターを使用して高リワードの残基を発見します。また、進化的最適化アルゴリズムとグループ相対アドバンテージを組み合わせて強化学習の更新を安定させます。評価結果では、ペプチドの特性に影響を与える化学的に意味のある部位への確率集中に成功し、抵抗ペプチドの最適化タスクで従来手法を上回る結果を示しました。これにより、未知の最適編集位置を持つ場合でも、効率的な探索とデザイン品質の向上が可能になります。