Science 重磅：AI设计蛋白质再获突破，可设计特定功能性蛋白质

来源：智药局

最近，来自华盛顿大学David Baker教授课题组联合哈佛大学的科学家，描述了两种深度学习方法来设计指定的功能位点的蛋白质，而无需指定的的蛋白质二级结构。

 

7月22日，论文以“Scaffolding protein functional sites using deep learning”为题发表在Science杂志上。

 

 

01、文章概述

蛋白质的生化功能通常由构成功能位点的残基子集执行，因此具有新功能的蛋白质的设计可分为两个步骤。

 

第一步：确定功能位点的空间结构和氨基酸序列，这些可以通过量子化学计算、片段对接计算，以及从天然蛋白中提取来获得。

 

科学家重点关注第二步：运用给定的功能位点信息，设计折叠成包含该位点的三维（3D）结构的氨基酸序列。

 

从头设计功能性蛋白的难题是能够提出一个有稳定功能区域 （活性位点、结合界面等） 的整体骨架，并设计折叠成该结构的序列。但通常这这个过程分成两步。 

 

因此，理想的功能性蛋白不仅能将功能位点嵌入蛋白质骨架中，以保持最小的形变，且蛋白质骨架具有多样性，还能同时生成骨架结构和氨基酸序列。

 

 

Hallucination和Inpainting的流程图

参考资料：

DOI：10.1126/science.abn2100

https://www.technologynetworks.com/drug-discovery/news/scientists-train-ai-to-generate-medicines-and-vaccines-363979

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