人工智能快速设计蛋白质，助力对抗癌症和抗生素耐药性

近年来，人工智能（AI）在生物制药领域取得了显著进展，特别在定制蛋白设计方面。过去需要科学家耗费数十年才能研发出针对特定疾病的蛋白，如今借助AI技术，只需数秒即可完成。这一突破将在未来广泛应用于从毒蛇咬伤到癌症等多种疾病的治疗。 澳大利亚的研究团队首次利用AI生成了一种能够杀死耐药细菌如大肠杆菌的生物蛋白。这项研究发表在《自然通讯》杂志上，为对抗由超级耐药菌引起的日益严重的危机提供了新的解决方案。通过这种方式，澳大利亚科学界加入了包括美国和中国在内的国家行列，这些国家已经开发出能够快速生成数千种即用型蛋白的AI平台，有望加速药物研发并降低诊断成本，从而深刻改变生物医学研究和患者护理的现状。 这篇论文的主要负责人是墨尔本大学Bio21研究所和蒙纳士大学生物医学发现研究所的Rhys Grinter博士和Gavin Knott副教授，后者是Snow Medical Fellow。他们领导的AI Protein Design Program是澳大利亚首个模拟美国科学家David Baker（去年获得诺贝尔化学奖）的端到端方法的项目，能够创造各种类型的蛋白质，用于制药、疫苗、纳米材料和微型传感器等领域。 研究团队在该项目中使用了公开的AI驱动蛋白设计工具，并结合自研工具，成功设计了能够与特定目标位点或配体结合的蛋白质，作为抑制剂、激动剂或拮抗剂，或者具有更强活性和稳定性的工程酶。Daniel Fox，一位参与了大部分实验工作的博士生，强调了这些工具的重要性：“将蛋白设计民主化，让全世界的科学家都能利用这些工具，这一点至关重要。” 目前，用于治疗癌症或感染等疾病的蛋白大多来源于自然界，通过理性设计或试管进化和选择重新利用。而新的深度学习方法使得能够高效地从头设计具有特定特性和功能的蛋白，降低了成本并加快了新蛋白结合剂和工程酶的开发速度。Grinter博士表示，“这些方法不仅为科研提供了强大的支持，也为新药开发带来了前所未有的机会。” 除了David Baker的工作之外，研究团队还整合了Bindcraft和Chai等新工具和软件，进一步增强了他们的AI蛋白设计平台的能力。 《自然通讯》杂志上发表的这项成果得到了行业内专家的高度评价。Monash Biomedicine Discovery Institute的John Carroll教授称这标志着澳大利亚在设计新型治疗药物和科研工具的新模式上已经迎头赶上。“这是两位年轻科学家夜以继日努力的结果，证明了他们的创业精神和技术实力。” Carroll教授说。“该计划由一群结构生物学和计算机科学领域的杰出人才运行，他们对蛋白设计过程有着深入的理解，使我们成为高度灵活的项目，能够定期引入最新的AI蛋白设计工具。” 墨尔本大学和蒙纳士大学的跨学科团队凭借其深厚的蛋白结构知识和机器学习技术，正在引领AI在生物制药领域的应用发展，为未来的医疗创新奠定了坚实的基础。