人工智能设计新分子，靶向无序蛋白开启医药研发新纪元

科学家们发现了一种全新的方法，通过靶向以前被认为无法开发为药物的目标区域，即所谓的“不可药用”目标，推动了新药开发和诊断技术的进步。这些目标主要是蛋白质中的内在无序区域（IDR），这些区域占整个蛋白质组的50%以上。由于 IDRs 没有固定的结构，传统的靶向方法难以奏效，导致科学界可能错过了许多潜在的救命药物。 目前，新药研发通常集中在具有稳定、不变结构的蛋白质上。然而，这种方法忽视了 IDRs，这些蛋白质在正常细胞功能和许多疾病过程中扮演着至关重要的角色。传统的抗体靶向方法往往劳动强度大且效果不佳。为了解决这一难题，诺贝尔化学奖得主大卫·贝克（David Baker）领导的研究团队在《科学》杂志上发表了一篇论文，描述了一种名为“logos”的新系统。该系统利用人工智能设计能够与这些复杂位点结合的新分子。 logos 技术的具体原理是，不再尝试制造一个能适应不断变化的蛋白质口袋的分子，而是设计出一种自身就是口袋的结合剂，让目标蛋白片段能够嵌入其中。研究人员成功设计了针对 39 种无序目标的结合蛋白。“我们的计算设计流程可以设计出能够结合任意无序肽段和蛋白质的结合蛋白，”研究者在论文中写道。“尽管靶向无序蛋白质一直是传统方法的一大挑战，但我们证明了这种无序其实是一种优势：设计的结合蛋白能够引导目标序列进入一种有利于结合的构象。” 这一突破性的进展意味着更多蛋白质可以成为新药开发的目标，有助于加速癌症、阿尔茨海默病等受 IDRs 影响严重的疾病的药物研究进程。这进一步证明了人工智能和计算设计正成为解决生物学和医学中看似无法攻克的难题的关键工具。 业内专家对这项研究给予了高度评价，认为它可能会开启药物开发的一个新时代。大卫·贝克领导的团队在计算生物学和蛋白质设计领域一直处于领先位置，此次成果再次巩固了他们的领先地位。Logos 技术的应用潜力极大，可能为未来的治疗手段带来革命性的变化。