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Science丨AI设计突破：克服传统蛋白设计局限，靶向扩散模型打造精准蛋白结合器

BioArt 2024-12-19 17:30

文章摘要

长期以来，设计能够与目标蛋白高亲和力和高特异性结合的蛋白质一直是计算结构生物学中的一个重大挑战。传统方法存在形状匹配不足和接触表面积低的问题。为了克服这些局限，David Baker研究团队开发了一种名为靶向扩散的新方法，通过随机氨基酸云和目标条件扩散模型生成与目标蛋白形状高度匹配的结合蛋白。该方法不仅提高了结合蛋白的亲和力和特异性，还展示了其在抗炎药物和癌症治疗激动剂开发中的潜力。研究结果标志着计算驱动蛋白质设计时代的到来，为蛋白质设计领域提供了新的思路。

Science丨AI设计突破：克服传统蛋白设计局限，靶向扩散模型打造精准蛋白结合器

查看文献： Target-conditioned diffusion generates potent TNFR superfamily antagonists and agonists
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