点击本文中加粗蓝色字体即可一键直达新药情报库免费查阅文章里提到的药物、机构、靶点、适应症的最新研发进展。
近日，人工智能（AI）技术在蛋白质设计领域引发了一系列创新变革，特别是在医学应用方面展示出了巨大的潜力。借助AI设计的蛋白质可广泛应用于抗体、抗病毒疫苗的开发，助力AIgn_promotion=LS_SEOGW">癌症和AIgn_promotion=LS_SEOGW">自身免疫疾病等疑难杂症的治疗。
根据11月21日发表在《科学》杂志上的研究，一组来自AIgn_promotion=LS_SEOGW">Mass General Brigham等研究机构的科学家开发了一种名为EVOLVEpro的AI工具。此项技术的发明被视为蛋白质工程领域的一次重大突破。在论文中，研究团队通过EVOLVEpro成功设计了六种不同用途的蛋白质，展示了该工具提高蛋白质在稳定性、精确性和效率上的潜力。
EVOLVEpro的应用不仅使科学家们能超越传统进化的限制，通过AI更快速地创造出功能更佳的蛋白质。此工具可以精确设计蛋白质，使其与特定靶点结合更加稳固，从而提升其疗效和功能。研究共同负责人Omar Abudayyeh表示，这样的工具是推动科学向前发展的重要里程碑。
尽管蛋白质工程的概念由来已久，但AI和大语言模型（LLM）的引入为这个领域打开了革命性的新局面。使用蛋白质语言模型（PLM），AI可以学习和解析蛋白质序列的“语法”，并从大型基因组数据库中获取信息，为科学家提供改进指引。作为一种新型模型，EVOLVEpro不仅仅是在提供建议前进行分析，还进一步推动了思考的深入。
“近年来我们在蛋白质建模方面取得了显著进展，现在利用大语言模型来预测更优化的蛋白质序列变得可行。”论文共同作者Jonathan S. Gootenberg博士表示。他们通过EVOLVEpro成功验证了这种模型的实际应用效果，使一种特定抗体的结合能力和表达水平显著提升。
科学家们在研究中具体使用EVOLVEpro设计了六种蛋白质，其中包括两种在靶点结合性上提升了30倍的单克隆抗体。此外，EVOLVEpro设计的微型CRISPR核酸酶极大地提高了基因操控的效力，还优化了先导编辑器（prime editor）在基因组中插入序列的能力。
惠及基因整合的Bxb1整合酶蛋白的效能提升以及T7 RNA聚合酶在高精度RNA复制方面的表现，也为mRNA疗法与疫苗的研发带来了显著的提升利益。
这些研究结果表明，EVOLVEpro为AI赋能的生物和医学蛋白质工程拓展了新的可能性。论文共同作者Kaiyi Jiang表示，这项技术的未来应用前景广阔，将不断推动车领域的发展，使科学家能够设计出与大自然的杰作媲美，甚至解决大自然未曾遇到过的问题。
免责声明：新药情报内容编辑团队专注于介绍全球生物医药健康研究的最新进展，本文旨在提供信息交流，不代表任何立场或治疗方案推荐。如需专业医疗建议，请咨询正规医疗机构。
