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原標題：DeepMind Alpha家族新成員：AlphaProteo蛋白質(zhì)設(shè)計成功率破紀錄
關(guān)鍵字：蛋白質(zhì),蛋白,靶標,親和力,目標
文章來源：機器之心
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轉(zhuǎn)自ScienceAI
編輯：蘿卜皮、KX在大模型對話框之外，DeepMind 始終堅持做一些獨特的工作。像 AlphaFold 這樣的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測工具，已經(jīng)幫助我們深入了解了蛋白質(zhì)如何相互作用從而發(fā)揮其功能，但這些工具無法創(chuàng)建新的蛋白質(zhì)來直接控制這些相互作用。
現(xiàn)在，Google DeepMind 團隊推出了一種用于設(shè)計「與目標分子結(jié)合更緊密」的新型蛋白質(zhì)的 AI 系統(tǒng) AlphaProteo。
在測試的 7 種靶蛋白上，AlphaProteo 的實驗成功率更高，在濕實驗室中測試中，9% 到 88% 候選分子成功結(jié)合，這比其他方法高出 5 到 100 倍。而且，比現(xiàn)有最佳方法的結(jié)合親和力高出 3 到 300 倍。僅需一輪中等通量篩選且無需進一步優(yōu)化，AlphaProteo 便可生成適用于多種應(yīng)用的「即用型」結(jié)合劑。它可以幫助科學(xué)家更好地了解生物系統(tǒng)如何運作，節(jié)省研究時間，推進藥物設(shè)計等等。
該團隊于 2024 年 9 月 5 日上線了最新論文《De novo design of high-affinity protein binders with AlphaProteo》。論文鏈接

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