复杂的代码：AI驱动的de novo结合剂设计 1. Fox等人的这篇综述探讨了AI如何改变de novo蛋白结合剂设计，使得快速生成高亲和力结合剂成为可能，适用于多种靶标，同时提高了效率并减少了资源需求。将AI整合到蛋白设计中标志着该领域的重大转变，使得能够创建能够中和毒素、调节免疫通路并以高特异性结合无序靶标的定制结合剂。 2. 作者强调了蛋白设计从早期的理性设计努力到当前的AI驱动方法的演变。他们讨论了AI的进步，例如扩散模型和深度学习技术的发展，如何提高了蛋白质结构预测和设计的准确性和灵活性。这些改进使得能够生成具有量身定制的结构和功能的结合剂，克服了预测序列-结构关系的先前限制。 3. 一个关键的创新是使用生成性扩散模型，如RFdiffusion，可以设计具有特定用户定义结构和结合几何形状的蛋白质。这种方法结合了如ProteinMPNN的序列设计模型，与传统方法相比，显著提高了结合剂设计的成功率。这些工具的整合形成了一个强大的管道，使得能够在计算机上生成具有高实验成功率的结合剂。 4. 该综述还讨论了AI驱动的蛋白设计中的挑战和未来方向，包括提高预测准确性的需求、扩大可靶向蛋白的范围，以及解决与递送和免疫原性相关的问题。此外，作者强调了伦理考虑、数据完整性和计算资源的开放获取的重要性，以确保公平访问和负责任地使用这些技术。 5. AI设计的结合剂的潜在应用广泛，从毒素中和和免疫调节到新型诊断和治疗的开发。最近在设计针对挑战性靶标如蛇毒毒素和免疫受体的结合剂方面的成功，展示了这些方法在现实世界中的治疗潜力。随着该领域的不断进步，AI驱动的蛋白设计有望通过快速创建高度特异性和功能性蛋白质来彻底改变医学和生物技术。 📜论文： #AIDrivenDesign #ProteinEngineering #DeNovoBinders #StructuralBiology #Biotechnology #TherapeuticDevelopment