Mã phức tạp: Thiết kế chất kết dính de novo dựa trên AI 1. Bài đánh giá này của Fox et al. khám phá cách mà AI đã biến đổi thiết kế chất kết dính protein de novo, giúp tạo ra các chất kết dính có ái lực cao cho nhiều mục tiêu khác nhau với hiệu suất cải thiện và yêu cầu tài nguyên giảm. Việc tích hợp AI vào thiết kế protein đánh dấu một sự chuyển mình quan trọng trong lĩnh vực này, cho phép tạo ra các chất kết dính tùy chỉnh có thể trung hòa độc tố, điều chỉnh các con đường miễn dịch và tương tác với các mục tiêu không có trật tự với độ đặc hiệu cao. 2. Các tác giả nhấn mạnh sự tiến hóa của thiết kế protein từ những nỗ lực thiết kế hợp lý ban đầu đến các phương pháp hiện tại dựa trên AI. Họ thảo luận về cách mà những tiến bộ trong AI, chẳng hạn như sự phát triển của các mô hình khuếch tán và các kỹ thuật học sâu, đã nâng cao độ chính xác và tính linh hoạt trong việc dự đoán và thiết kế cấu trúc protein. Những cải tiến này cho phép tạo ra các chất kết dính với kiến trúc và chức năng được tùy chỉnh, vượt qua những hạn chế trước đây trong việc dự đoán mối quan hệ giữa chuỗi và cấu trúc. 3. Một đổi mới quan trọng là việc sử dụng các mô hình khuếch tán sinh ra như RFdiffusion, có thể thiết kế protein với các kiến trúc và hình học liên kết cụ thể do người dùng xác định. Cách tiếp cận này, kết hợp với các mô hình thiết kế chuỗi như ProteinMPNN, đã tăng đáng kể tỷ lệ thành công trong thiết kế chất kết dính so với các phương pháp truyền thống. Việc tích hợp những công cụ này vào một quy trình mạnh mẽ cho phép tạo ra các chất kết dính in silico với tỷ lệ thành công thực nghiệm cao. 4. Bài đánh giá cũng đề cập đến những thách thức và hướng đi trong tương lai của thiết kế protein dựa trên AI, bao gồm nhu cầu cải thiện độ chính xác dự đoán, mở rộng phạm vi các protein có thể nhắm đến, và giải quyết các vấn đề liên quan đến việc giao hàng và tính miễn dịch. Ngoài ra, các tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của các cân nhắc đạo đức, tính toàn vẹn của dữ liệu và quyền truy cập mở vào các nguồn tài nguyên tính toán để đảm bảo quyền truy cập công bằng và sử dụng có trách nhiệm các công nghệ này. 5. Các ứng dụng tiềm năng của các chất kết dính được thiết kế bằng AI là rất lớn, từ việc trung hòa độc tố và điều chỉnh miễn dịch đến phát triển các chẩn đoán và liệu pháp mới. Những thành công gần đây trong việc thiết kế các chất kết dính cho các mục tiêu khó khăn như độc tố rắn và thụ thể miễn dịch chứng minh tiềm năng điều trị thực tế của những cách tiếp cận này. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, thiết kế protein dựa trên AI đang sẵn sàng cách mạng hóa y học và công nghệ sinh học bằng cách cho phép tạo ra nhanh chóng các protein có độ đặc hiệu và chức năng cao.