複雜的代碼：AI驅動的de novo結合劑設計 1. Fox等人的這篇綜述探討了AI如何改變de novo蛋白結合劑設計，使得快速生成高親和力結合劑成為可能，適用於多種靶標，同時提高了效率並減少了資源需求。將AI整合到蛋白設計中標誌著該領域的重大轉變，使得能夠創建能夠中和毒素、調節免疫通路並以高特異性結合無序靶標的定制結合劑。 2. 作者強調了蛋白設計從早期的理性設計努力到當前的AI驅動方法的演變。他們討論了AI的進步，例如擴散模型和深度學習技術的發展，如何提高了蛋白質結構預測和設計的準確性和靈活性。這些改進使得能夠生成具有量身定制的結構和功能的結合劑，克服了預測序列-結構關係的先前限制。 3. 一個關鍵的創新是使用生成性擴散模型，如RFdiffusion，可以設計具有特定用戶定義結構和結合幾何形狀的蛋白質。這種方法結合了如ProteinMPNN的序列設計模型，與傳統方法相比，顯著提高了結合劑設計的成功率。這些工具的整合形成了一個強大的管道，使得能夠在計算機上生成具有高實驗成功率的結合劑。 4. 該綜述還討論了AI驅動的蛋白設計中的挑戰和未來方向，包括提高預測準確性的需求、擴大可靶向蛋白的範圍，以及解決與遞送和免疫原性相關的問題。此外，作者強調了倫理考量、數據完整性和計算資源的開放獲取的重要性，以確保公平訪問和負責任地使用這些技術。 5. AI設計的結合劑的潛在應用廣泛，從毒素中和和免疫調節到新型診斷和治療的開發。最近在設計針對挑戰性靶標如蛇毒毒素和免疫受體的結合劑方面的成功，展示了這些方法在現實世界中的治療潛力。隨著該領域的持續進步，AI驅動的蛋白設計有望通過快速創建高度特異性和功能性蛋白質來徹底改變醫學和生物技術。 📜論文： #AIDrivenDesign #ProteinEngineering #DeNovoBinders #StructuralBiology #Biotechnology #TherapeuticDevelopment