Kod do złożoności: projektowanie nowych binderów napędzane AI 1. Ta recenzja autorstwa Foxa i in. bada, jak AI przekształciło projektowanie nowych binderów białkowych, umożliwiając szybkie generowanie binderów o wysokim powinowactwie do różnych celów z poprawioną efektywnością i zmniejszonymi wymaganiami zasobowymi. Integracja AI w projektowaniu białek oznacza znaczną zmianę w tej dziedzinie, umożliwiając tworzenie niestandardowych binderów, które mogą neutralizować toksyny, modulować szlaki immunologiczne i angażować zdezorganizowane cele z wysoką specyfiką. 2. Autorzy podkreślają ewolucję projektowania białek od wczesnych wysiłków w zakresie racjonalnego projektowania do obecnych podejść napędzanych AI. Dyskutują, jak postępy w AI, takie jak rozwój modeli dyfuzji i technik głębokiego uczenia, poprawiły dokładność i elastyczność przewidywania struktury białek i ich projektowania. Te ulepszenia pozwalają na generowanie binderów o dostosowanych architekturach i funkcjach, pokonując wcześniejsze ograniczenia w przewidywaniu relacji sekwencja-struktura. 3. Kluczową innowacją jest wykorzystanie generatywnych modeli dyfuzji, takich jak RFdiffusion, które mogą projektować białka o określonych architekturach i geometriach wiązania zdefiniowanych przez użytkownika. To podejście, w połączeniu z modelami projektowania sekwencji, takimi jak ProteinMPNN, znacznie zwiększyło wskaźniki sukcesu projektowania binderów w porównaniu do tradycyjnych metod. Integracja tych narzędzi w potężny proces roboczy umożliwia in silico generowanie binderów o wysokich wskaźnikach sukcesu eksperymentalnego. 4. Recenzja porusza również wyzwania i przyszłe kierunki w projektowaniu białek napędzanym AI, w tym potrzebę lepszej dokładności predykcji, rozszerzenia zakresu celowanych białek oraz rozwiązania problemów związanych z dostarczaniem i immunogennością. Dodatkowo autorzy podkreślają znaczenie rozważań etycznych, integralności danych i otwartego dostępu do zasobów obliczeniowych, aby zapewnić równy dostęp i odpowiedzialne wykorzystanie tych technologii. 5. Potencjalne zastosowania binderów zaprojektowanych przez AI są ogromne, obejmując neutralizację toksyn i modulację immunologiczną, a także rozwój nowych diagnostyk i terapii. Ostatnie sukcesy w projektowaniu binderów dla trudnych celów, takich jak toksyny jadowe węży i receptory immunologiczne, pokazują rzeczywisty terapeutyczny potencjał tych podejść. W miarę jak dziedzina ta nadal się rozwija, projektowanie białek napędzane AI ma szansę zrewolucjonizować medycynę i biotechnologię, umożliwiając szybkie tworzenie wysoko specyficznych i funkcjonalnych białek. 📜Artykuł: #AIDrivenDesign #ProteinEngineering #DeNovoBinders #StructuralBiology #Biotechnology #TherapeuticDevelopment