華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院蛋白質(zhì)設(shè)計研究所的科學(xué)家利用人工智能軟件,設(shè)計創(chuàng)建出一批具有非凡結(jié)合強度的蛋白質(zhì)分子。
這些分子與包括人類激素在內(nèi)的各種生物標(biāo)志物具有極高的親和力和特異性,而且有些分子與其目標(biāo)之間實現(xiàn)了迄今最高的相互作用強度。
這項研究由 David Baker 領(lǐng)導(dǎo),利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合序列設(shè)計工具 ProteinMPNN,可以更高效地創(chuàng)建功能蛋白質(zhì)。
團隊將這種創(chuàng)新方法命名為“build to fit”,使用有限的靶標(biāo)信息(例如單獨的肽氨基酸序列)生成結(jié)合蛋白。
這項突破為生物技術(shù)領(lǐng)域開辟了大量可能性,例如人工智能生成的蛋白質(zhì)可用于檢測與人類健康和環(huán)境相關(guān)的復(fù)雜分子。
科學(xué)家表示通過 AI 設(shè)計蛋白質(zhì),另一個重要優(yōu)勢是成本效益。特別是在診斷某些分子難以檢測的疾病時,所設(shè)計出的蛋白質(zhì)可以成為抗體的“平替”。
這項研究不僅代表了生物技術(shù)和人工智能的融合,也開創(chuàng)了該領(lǐng)域的新時代?焖僭O(shè)計具有高結(jié)合親和力和特異性的蛋白質(zhì)的能力為新型疾病治療、高級診斷和環(huán)境監(jiān)測的突破鋪平了道路。
這種突破性的人工智能驅(qū)動的蛋白質(zhì)設(shè)計正在重新定義生物技術(shù)的格局,為未來的科學(xué)和醫(yī)學(xué)進(jìn)步提供了巨大的潛力。
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由世界人工智能大會組委會、上海市經(jīng)信委、徐匯區(qū)政府、臨港新片區(qū)管委會共同指導(dǎo),由上海市人工智能行業(yè)協(xié)會聯(lián)合上海人工智能實驗室、上海臨港經(jīng)濟發(fā)展(集團)有限公司、開放原子開源基金會主辦的“2024全球開發(fā)者先鋒大會”,將于2024年3月23日至24日舉辦。