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Iambic Therapeutics公司近期在Nature Machine Intelligence期刊上发布了其创新AI技术NeuralPLexer的研究，该技术在预测蛋白质与配体结合形成的三维复合体结构方面取得了显著成果，甚至超越了AlphaFold2等现有顶尖AI模型。NeuralPLexer平台通过深度学习模型，能够从蛋白质的氨基酸序列和配体分子结构出发，直接预测出复合体的三维结构，同时分析其构象变化，为药物设计提供了新的视角。
该研究展示了NeuralPLexer在蛋白质/配体盲对接和灵活结合位点结构预测方面的卓越性能，特别是在处理大规模构象变化或新发现的配体结合蛋白时，其表现尤为突出。2023年10月训练的NeuralPLexer2模型不仅提高了预测精度，还扩展了应用范围，涵盖了蛋白质数据库中的几乎所有结构类别，包括蛋白/蛋白复合体、辅因子、翻译后修饰和蛋白质/核酸复合体。
NeuralPLexer2在结构预测的成功率上达到了75%，且在提供氨基酸信息后，这一比率可提升至93%。更重要的是，NeuralPLexer2的预测速度比AlphaFold2快50倍，为大规模虚拟筛选和研究配体结合诱导的构象变化提供了可能。
Iambic Therapeutics利用NeuralPLexer技术成功推进了药物发现和开发，例如IAM1363，这是一种针对HER2蛋白的选择性小分子抑制剂，具有高选择性和大脑渗透性，旨在提高安全性并扩展治疗窗口。IAM1363的IND申请已获FDA批准，预计将于2024年初进入临床试验阶段，从项目启动到临床试验的整个过程不到两年。
此外，Iambic Therapeutics还开发了IAM-C1，一种选择性CDK2/CDK4双重抑制剂，与现有CDK4/CDK6抑制剂相比，具有更好的安全性。随着AI在蛋白质三维结构预测领域的突破，越来越多的药企开始利用这一技术进行药物开发，预示着AI在生物医药领域的应用前景广阔。
大型药企如礼来和诺华也纷纷与Isomorphic Labs等公司合作，利用AlphaFold技术针对多个靶点开发小分子疗法。由David Baker教授创立的CHARM Therapeutics公司，也与百时美施贵宝达成合作，利用其DragonFold模型开发创新小分子化合物。这些合作展示了AI技术在药物发现领域的潜力，预示着未来可能在难以成药的靶点上取得突破性进展。
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