Qiuming4周前
AI从头设计抗体,开创传染病防治新纪元 突破性发现: 诺贝尔奖得主大卫·贝克领导的华盛顿大学团队近日发布了一款名为RFdiffusion的AI模型,能够设计出精准靶向病毒关键位点的全新抗体结构。这项发表于《自然》杂志的研究成果,有望将新发传染病治疗方案的开发时间从数月甚至数年大幅缩短至初始设计阶段仅需数小时。 传统方法:大海捞针式的探索 在此项AI突破之前,寻找有效抗体的过程缓慢且不精确。科学家主要依赖两种方法: 动物免疫法: 将病毒蛋白注入动物体内,等待其免疫系统自然产生抗体后再从血液中提取。这种方法既缓慢又不可预测。 文库筛选法: 从包含数十亿种不同抗体的“文库”中筛选能与病毒结合的抗体。 这两种方法都如同“大海捞针”。由此获得的抗体往往无法击中病毒最关键的“要害”部位,有时甚至会结合到无关紧要的区域,导致病毒仍保持感染能力。 全新方法:AI担任“蛋白质建筑师” RFdiffusion相当于一位卓越的“蛋白质建筑师”。通过基于数千种已知蛋白质结构的训练,它掌握了蛋白质设计规则。在接受任务时,它会从一团随机原子(“噪声”)出发,逐步优化成一个连贯的3D抗体结构蓝图,专门用于锁定目标病毒上的特定位置。 最关键的是,它创造的抗体是真正新颖的原创设计,而非现有抗体的简单复制。 这一过程得到两个关键伙伴的支持: ProteinMPNN: 在RFdiffusion完成3D形状设计后,ProteinMPNN负责确定构建该形状所需的确切氨基酸序列。 RoseTTAFold2: 这款基于贝克诺贝尔奖成果升级的AI工具充当质量检验员,负责验证设计的抗体是否能在真实世界中正确折叠并发挥功能。 实验室验证:达到近原子级精度 研究团队针对流感病毒、新冠病毒和一种致腹泻细菌毒素等多种病原体对RFdiffusion进行了测试。他们利用酵母细胞将AI的设计转化为真实的抗体。 结果令人振奋: 成功结合: 实验室制造的抗体特异性结合了预定目标。 蓝图与现实吻合: 最令人印象深刻的是,冷冻电子显微镜显示抗体与靶标的相互作用方式与RFdiffusion的预测几乎完全一致,设计精度达到了近原子级别。 对于初始设计中结合力较弱的抗体,团队使用OrthoRep系统在酵母中快速演化,在不改变核心结合模式的前提下显著提升了其结合能力。 重要意义:实现精准靶向 RFdiffusion的核心优势在于精准性。科学家现在可以指导抗体攻击病毒最脆弱的部位.
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