Código para complexo: design de fichário de novo orientado por IA 1. Esta revisão de Fox et al. explora como a IA transformou o design de aglutinantes de proteínas de novo, tornando possível gerar rapidamente ligantes de alta afinidade para diversos alvos com maior eficiência e requisitos de recursos reduzidos. A integração da IA no design de proteínas marca uma mudança significativa no campo, permitindo a criação de aglutinantes personalizados que podem neutralizar toxinas, modular vias imunológicas e envolver alvos desordenados com alta especificidade. 2. Os autores destacam a evolução do design de proteínas desde os primeiros esforços de design racional até as atuais abordagens orientadas por IA. Eles discutem como os avanços na IA, como o desenvolvimento de modelos de difusão e técnicas de aprendizado profundo, aumentaram a precisão e a flexibilidade da previsão e do design da estrutura da proteína. Essas melhorias permitem a geração de ligantes com arquiteturas e funções personalizadas, superando as limitações anteriores na previsão de relações sequência-estrutura. 3. Uma inovação importante é o uso de modelos de difusão generativa como RFdiffusion, que podem projetar proteínas com arquiteturas específicas definidas pelo usuário e geometrias de ligação. Essa abordagem, combinada com modelos de design de sequência, como o ProteinMPNN, aumentou significativamente as taxas de sucesso do design de ligantes em comparação com os métodos tradicionais. A integração dessas ferramentas em um pipeline poderoso permite a geração in silico de ligantes com altas taxas de sucesso experimental. 4. A revisão também aborda os desafios e as direções futuras no design de proteínas orientadas por IA, incluindo a necessidade de melhor precisão preditiva, expandindo o escopo de proteínas direcionáveis e abordando questões relacionadas à entrega e imunogenicidade. Além disso, os autores enfatizam a importância de considerações éticas, integridade de dados e acesso aberto a recursos computacionais para garantir acesso equitativo e uso responsável dessas tecnologias. 5. As aplicações potenciais de aglutinantes projetados por IA são vastas, desde a neutralização de toxinas e modulação imunológica até o desenvolvimento de novos diagnósticos e terapêuticas. Sucessos recentes no design de aglutinantes para alvos desafiadores, como toxinas de veneno de cobra e receptores imunológicos, demonstram o potencial terapêutico do mundo real dessas abordagens. À medida que o campo continua avançando, o design de proteínas orientado por IA está prestes a revolucionar a medicina e a biotecnologia, permitindo a rápida criação de proteínas altamente específicas e funcionais. 📜Papel: #AIDrivenDesign #ProteinEngineering #DeNovoBinders #StructuralBiology #Biotechnology #TherapeuticDevelopment