抗體（粉紅色）與流感病毒蛋白（黃色）結(jié)合的藝術(shù)圖。圖片來源：《自然》網(wǎng)站
據(jù)英國《自然》雜志網(wǎng)站19日報道，美國華盛頓大學科學家首次使用生成式人工智能（AI）工具，幫助他們制造全新抗體。研究團隊表示，AI設計抗體或能更好靶向一些很難被攻擊的藥物標靶，但這些抗體距離臨床應用還有很長的路要走。
研究團隊使用了他們?nèi)ツ臧l(fā)布的AI工具RFdiffusion。該工具使研究人員能設計出可與另一種挑選出來的蛋白質(zhì)緊密結(jié)合的迷你蛋白質(zhì)。這些定制蛋白質(zhì)與抗體沒有相似之處。抗體通過軟環(huán)識別目標，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)千個實驗中確定的附著在標靶的抗體結(jié)構(gòu)，以及其他抗體樣相互作用的真實數(shù)據(jù)，訓練RFdiffusion神經(jīng)網(wǎng)絡，并對其進行了微調(diào)。
用這種方法，他們設計出了數(shù)千種抗體。它們能識別幾種細菌和病毒蛋白質(zhì)（包括新冠病毒和流感病毒用來入侵細胞的蛋白質(zhì)），以及一個癌癥藥物標靶的特定區(qū)域。
研究人員也在實驗室中制造出了抗體，并測試了其能否與正確的標靶結(jié)合。結(jié)果顯示，每100種AI設計的抗體，就有一種如預期那樣起作用，但這一成功率低于使用AI設計的其他類型蛋白質(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)它識別出了目標蛋白質(zhì)的預期部分。
研究團隊希望RFdiffusion能幫助尋找已被證明具有挑戰(zhàn)性的藥物靶點，如控制細胞對外部化學物質(zhì)反應的膜蛋白——G蛋白偶聯(lián)受體。但團隊表示，從RFdiffusion設計抗體到實際應用還要經(jīng)歷很長時間。一方面，起作用抗體與靶點結(jié)合力并不是特別強。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。（記者劉霞）