據(jù)英國(guó)《自然》雜志網(wǎng)站19日?qǐng)?bào)道，美國(guó)華盛頓大學(xué)科學(xué)家首使用生成式人工智能（AI）工具，幫助他們制造全新抗體。研究團(tuán)隊(duì)表示，AI設(shè)計(jì)抗體或能更好靶向一些很難被攻擊的藥物標(biāo)靶，但這些抗體距離臨床應(yīng)用還有很長(zhǎng)的路要走。
研究團(tuán)隊(duì)使用了他們?nèi)ツ臧l(fā)布的AI工具RFdiffusion。該工具使研究人員能設(shè)計(jì)出可與另一種挑選出來(lái)的蛋白質(zhì)緊密結(jié)合的迷你蛋白質(zhì)。這些定制蛋白質(zhì)與抗體沒(méi)有相似之處?？贵w通過(guò)軟環(huán)識(shí)別目標(biāo)，而軟環(huán)很難用AI建模。
為解決這一難題，研究人員利用在數(shù)千個(gè)實(shí)驗(yàn)中確定的附著在標(biāo)靶的抗體結(jié)構(gòu)，以及其他抗體樣相互作用的真實(shí)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練RFdiffusion神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)其進(jìn)行了微調(diào)。
用這種方法，他們?cè)O(shè)計(jì)出了數(shù)千種抗體。它們能識(shí)別幾種細(xì)菌和病毒蛋白質(zhì)（包括新冠病毒和流感病毒用來(lái)入侵細(xì)胞的蛋白質(zhì)），以及一個(gè)癌癥藥物標(biāo)靶的特定區(qū)域。
研究人員也在實(shí)驗(yàn)室中制造出了抗體，并測(cè)試了其能否與正確的標(biāo)靶結(jié)合。結(jié)果顯示，每100種AI設(shè)計(jì)的抗體，就有一種如預(yù)期那樣起作用，但這一成功率低于使用AI設(shè)計(jì)的其他類型蛋白質(zhì)。他們還使用冷凍電子顯微鏡技術(shù)，確定了其中一種流感抗體結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)它識(shí)別出了目標(biāo)蛋白質(zhì)的預(yù)期部分。
研究團(tuán)隊(duì)希望RFdiffusion能幫助尋找已被證明具有挑戰(zhàn)性的藥物靶點(diǎn)，如控制細(xì)胞對(duì)外部化學(xué)物質(zhì)反應(yīng)的膜蛋白——G蛋白偶聯(lián)受體。但團(tuán)隊(duì)表示，從RFdiffusion設(shè)計(jì)抗體到實(shí)際應(yīng)用還要經(jīng)歷很長(zhǎng)時(shí)間。一方面，起作用抗體與靶點(diǎn)結(jié)合力并不是特別強(qiáng)。另一方面，還需要將治療抗體的序列修飾為與人類天然抗體類似的序列，以免引發(fā)免疫反應(yīng)。
