Kode ke kompleks: Desain pengikat de novo berbasis AI 1. Tinjauan oleh Fox et al. ini mengeksplorasi bagaimana AI telah mengubah desain pengikat protein de novo, sehingga memungkinkan untuk dengan cepat menghasilkan pengikat afinitas tinggi untuk beragam target dengan efisiensi yang lebih baik dan mengurangi kebutuhan sumber daya. Integrasi AI ke dalam desain protein menandai perubahan signifikan di lapangan, memungkinkan pembuatan pengikat khusus yang dapat menetralkan racun, memodulasi jalur kekebalan tubuh, dan melibatkan target yang tidak teratur dengan spesifisitas tinggi. 2. Penulis menyoroti evolusi desain protein dari upaya desain rasional awal ke pendekatan berbasis AI saat ini. Mereka membahas bagaimana kemajuan dalam AI, seperti pengembangan model difusi dan teknik pembelajaran mendalam, telah meningkatkan akurasi dan fleksibilitas prediksi dan desain struktur protein. Peningkatan ini memungkinkan pembuatan pengikat dengan arsitektur dan fungsi yang disesuaikan, mengatasi keterbatasan sebelumnya dalam memprediksi hubungan urutan-struktur. 3. Inovasi utama adalah penggunaan model difusi generatif seperti RFdiffusion, yang dapat merancang protein dengan arsitektur yang ditentukan pengguna tertentu dan geometri pengikatan. Pendekatan ini, dikombinasikan dengan model desain urutan seperti ProteinMPNN, telah secara signifikan meningkatkan tingkat keberhasilan desain pengikat dibandingkan dengan metode tradisional. Integrasi alat ini ke dalam pipa yang kuat memungkinkan generasi pengikat in silico dengan tingkat keberhasilan eksperimental yang tinggi. 4. Tinjauan ini juga membahas tantangan dan arah masa depan dalam desain protein berbasis AI, termasuk kebutuhan akan akurasi prediktif yang lebih baik, memperluas cakupan protein yang dapat ditargetkan, dan mengatasi masalah yang terkait dengan pengiriman dan imunogenisitas. Selain itu, penulis menekankan pentingnya pertimbangan etis, integritas data, dan akses terbuka ke sumber daya komputasi untuk memastikan akses yang adil dan penggunaan teknologi ini yang bertanggung jawab. 5. Aplikasi potensial pengikat yang dirancang AI sangat luas, mulai dari netralisasi racun dan modulasi kekebalan hingga pengembangan diagnostik dan terapi baru. Keberhasilan baru-baru ini dalam merancang pengikat untuk target yang menantang seperti racun ular dan reseptor kekebalan menunjukkan potensi terapeutik dunia nyata dari pendekatan ini. Seiring dengan kemajuan bidang ini, desain protein berbasis AI siap untuk merevolusi kedokteran dan bioteknologi dengan memungkinkan penciptaan protein yang sangat spesifik dan fungsional dengan cepat. 📜Kertas: #AIDrivenDesign #ProteinEngineering #DeNovoBinders #StructuralBiology #Biotechnology #TherapeuticDevelopment