谷歌DeepMind推出了一种名为AlphaProteo的人工智能系统，该系统能够设计出能够成功结合目标分子的全新蛋白质，可能会彻底改变药物设计和疾病研究。
AlphaProteo能够为多种目标蛋白生成新的蛋白结合剂，包括与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A。值得注意的是，这是人工智能工具首次成功设计出针对VEGF-A的蛋白结合剂。
该系统的性能尤其令人印象深刻，在七种测试的目标蛋白中，实验成功率和结合亲和力比现有方法高出多达300倍：
AlphaProteo在大量来自蛋白质数据银行的蛋白质数据和来自AlphaFold的超过1亿个预测结构上进行训练，学习了分子结合的复杂性。给定目标分子的结构和首选结合位置，系统生成一个候选蛋白，旨在在这些特定位置结合。
为了验证AlphaProteo的能力，团队为多种目标蛋白设计了结合剂，包括与感染相关的病毒蛋白以及与癌症、炎症和自身免疫疾病相关的蛋白。结果令人鼓舞，观察到高结合成功率和最佳结合强度。
例如，在针对病毒蛋白BHRF1时，88%的AlphaProteo候选分子在湿实验室测试中成功结合。平均而言，AlphaProteo结合剂在测试的目标中表现出比现有最佳设计方法强10倍的结合能力。
该系统的性能表明，它可以显著减少在广泛应用中涉及蛋白结合剂的初步实验所需的时间。然而，团队承认AlphaProteo存在局限性，因为它无法设计出针对TNFɑ（与类风湿性关节炎等自身免疫疾病相关的蛋白）的成功结合剂。
为了确保负责任的发展，谷歌DeepMind正在与外部专家合作，以告知他们分阶段分享这项工作的方式，并为社区在制定最佳实践方面的努力做出贡献，包括NTI的新AI生物论坛。
随着技术的发展，团队计划与科学界合作，利用AlphaProteo解决影响重大的生物学问题，并理解其局限性。他们还在Isomorphic Labs探索药物设计应用。
虽然AlphaProteo在蛋白质设计方面代表了重要的进步，但实现强结合通常只是为实际应用设计蛋白质的第一步。在研究和开发过程中仍然存在许多生物工程挑战需要克服。
尽管如此，谷歌DeepMind的进展在加速广泛研究的进展方面具有巨大的潜力，包括药物开发、细胞和组织成像、疾病理解和诊断，甚至作物对害虫的抗性。
您可以在此处找到完整的AlphaProteo白皮书 (PDF)
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