Код к сложному: Дизайн новых связывающих белков на основе ИИ 1. Этот обзор Фокса и др. исследует, как ИИ преобразовал дизайн новых белковых связывателей, что позволяет быстро генерировать высокоаффинные связывающие белки для различных мишеней с улучшенной эффективностью и снижением потребностей в ресурсах. Интеграция ИИ в дизайн белков знаменует собой значительный сдвиг в этой области, позволяя создавать индивидуальные связывающие белки, которые могут нейтрализовать токсины, модулировать иммунные пути и взаимодействовать с неупорядоченными мишенями с высокой специфичностью. 2. Авторы подчеркивают эволюцию дизайна белков от ранних рациональных усилий до современных подходов на основе ИИ. Они обсуждают, как достижения в области ИИ, такие как разработка диффузионных моделей и методов глубокого обучения, повысили точность и гибкость предсказания структуры и дизайна белков. Эти улучшения позволяют генерировать связывающие белки с индивидуальными архитектурами и функциями, преодолевая предыдущие ограничения в предсказании взаимосвязей последовательности и структуры. 3. Ключевым нововведением является использование генеративных диффузионных моделей, таких как RFdiffusion, которые могут проектировать белки с конкретными архитектурами и геометриями связывания, определяемыми пользователем. Этот подход, в сочетании с моделями дизайна последовательностей, такими как ProteinMPNN, значительно увеличил коэффициенты успеха дизайна связывающих белков по сравнению с традиционными методами. Интеграция этих инструментов в мощный конвейер позволяет в silico генерировать связывающие белки с высокими экспериментальными коэффициентами успеха. 4. Обзор также рассматривает проблемы и будущие направления в дизайне белков на основе ИИ, включая необходимость улучшения предсказательной точности, расширения диапазона целевых белков и решения вопросов, связанных с доставкой и иммуногенной активностью. Кроме того, авторы подчеркивают важность этических соображений, целостности данных и открытого доступа к вычислительным ресурсам, чтобы обеспечить равный доступ и ответственное использование этих технологий. 5. Потенциальные применения связывающих белков, разработанных с помощью ИИ, обширны, начиная от нейтрализации токсинов и модуляции иммунитета до разработки новых диагностических и терапевтических средств. Недавние успехи в дизайне связывающих белков для сложных мишеней, таких как токсины ядовитых змей и иммунные рецепторы, демонстрируют реальный терапевтический потенциал этих подходов. Поскольку эта область продолжает развиваться, дизайн белков на основе ИИ готов революционизировать медицину и биотехнологии, позволяя быстро создавать высокоспецифичные и функциональные белки. 📜Статья: #AIDrivenDesign #ProteinEngineering #DeNovoBinders #StructuralBiology #Biotechnology #TherapeuticDevelopment