Nature：AI仍需发力这5个蛋白质设计问题

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机器学习彻底改变了蛋白质设计。 研究人员可以使用 RFdiffusion 和 Chroma 在笔记本电脑上生成新的蛋白质结构；可以使用 ProteinMPNN 等算法识别与该结构匹配的序列；RoseTTAFold 和 AlphaFold 可以根据序列计算结构，预测新蛋白质是否可能正确折叠...... 其所带来的变革性力量也受到了诺贝尔委员会的认可：2024 年诺贝尔化学奖授予研究和设计蛋白质的计算工具的开发者。 近日，《自然》杂志采访了一些专家， 探讨了蛋白质设计面临的最大挑战以及如何克服这些挑战。 蛋白质相互作用 蛋白质设计面临的挑战之一是预测蛋白质如何相互结合，因为特定蛋白质的“结合物”可以作为激活或抑制疾病途径的药物。 RFdiffusion 和 AlphaProteo 等生成式 AI 模型使其变得简单。David Baker 表示，他和团队开发了 RFdiffusion 和其他蛋白质设计工具。 对于大多数蛋白质，生成式人 ………………………………