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        有望開發(fā)癌癥新療法!杜克大學(xué)用PepPrCLIP「不可成藥」難題

        破壞以前無法用藥的致病蛋白質(zhì)

        有望開發(fā)癌癥新療法!杜克大學(xué)用PepPrCLIP破解「不可成藥」難題

        原標(biāo)題:有望開發(fā)癌癥新療法!杜克大學(xué)用PepPrCLIP「不可成藥」難題
        文章來源:HyperAI超神經(jīng)
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):9620字

        杜克大學(xué)研發(fā)PepPrCLIP:AI賦能,攻克“不可成藥”難題

        1. **引言:** 文章介紹了杜克大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的PepPrCLIP平臺(tái),該平臺(tái)利用人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)短蛋白質(zhì)(肽)來靶向并破壞以往難以治療的致病蛋白質(zhì)。“不可成藥”蛋白質(zhì)由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,缺乏明確的結(jié)合位點(diǎn),成為藥物研發(fā)的巨大挑戰(zhàn)。PepPrCLIP通過結(jié)合生成式算法和對(duì)比語言-圖像預(yù)訓(xùn)練模型CLIP,實(shí)現(xiàn)了比現(xiàn)有平臺(tái)RFDiffusion更快、更精準(zhǔn)的肽設(shè)計(jì)。

        2. **PepPrCLIP的工作原理:** PepPrCLIP由兩個(gè)主要組件構(gòu)成:PepPr和CLIP。PepPr利用蛋白質(zhì)語言模型ESM-2生成具有特定特征的候選肽序列;CLIP則通過對(duì)比學(xué)習(xí)架構(gòu)篩選這些肽,最終選擇出與目標(biāo)蛋白質(zhì)最佳匹配的肽。該平臺(tái)通過對(duì)大量天然蛋白質(zhì)序列庫進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)肽與蛋白質(zhì)之間的關(guān)聯(lián),從而設(shè)計(jì)出能夠特異性結(jié)合并破壞致病蛋白質(zhì)的肽。

        3. **PepPrCLIP的優(yōu)勢(shì):** 與RFDiffusion相比,PepPrCLIP具有顯著的速度優(yōu)勢(shì),并且生成的肽與目標(biāo)蛋白質(zhì)的匹配度更高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PepPrCLIP生成的肽能夠有效結(jié)合并抑制多種蛋白質(zhì)的活性,包括相對(duì)簡單的酶蛋白和復(fù)雜的無序蛋白質(zhì),例如參與癌癥信號(hào)傳導(dǎo)的β-catenin和滑膜肉瘤相關(guān)的SS18-SSX融合蛋白。

        4. **實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證:** 研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證PepPrCLIP的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,PepPrCLIP設(shè)計(jì)的肽能夠有效結(jié)合并抑制UltraID酶的活性,以及靶向并降解β-catenin和SS18-SSX蛋白。這表明PepPrCLIP有潛力用于治療以前無法用藥的癌癥。

        5. **“不可成藥”靶點(diǎn)及AI藥物研發(fā):** 文章指出超過80%的致病蛋白屬于“不可成藥”的范疇,其結(jié)構(gòu)特征使得傳統(tǒng)藥物難以發(fā)揮作用。針對(duì)此類靶點(diǎn),學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都在積極探索新的藥物研發(fā)策略。人工智能技術(shù),尤其是蛋白質(zhì)大語言模型的興起,為攻克“不可成藥”難題提供了新的工具。文章列舉了Absci Corporation與阿斯利康的合作以及英矽智能與多倫多大學(xué)的研究,展示了AI技術(shù)在“不可成藥”藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

        6. **總結(jié):** PepPrCLIP平臺(tái)的開發(fā)為“不可成藥”蛋白質(zhì)的靶向治療提供了新的策略。該平臺(tái)的高效性和準(zhǔn)確性使其在藥物研發(fā)領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力,為攻克多種疾病開辟了新的途徑。文章最后還介紹了贈(zèng)書活動(dòng)。


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        文章來源:HyperAI超神經(jīng)
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        作者簡介:解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性,報(bào)道更前沿的 AIforScience 案例

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