Nat. Methods | 独立于预训练结构预测模型的去噪扩散网络用于蛋白质从头设计

本文介绍了一种新的蛋白质从头设计方法，使用去噪扩散网络（DDPM）独立于预训练的结构预测模型。研究团队开发了SCUBA-D模型，该模型通过处理带有噪声的天然蛋白质结构进行训练，能够生成物理上合理的蛋白质结构。与依赖预训练模型的传统方法不同，SCUBA-D模型通过对抗性损失提高了生成骨架的可设计性，避免了预训练模型的固有偏差。实验结果表明，SCUBA-D模型不仅能够无条件生成蛋白质，还能设计具有重复结构域的骨架，并成功应用于设计新的血红素结合蛋白和Ras结合蛋白。这些设计均通过了实验验证，展示了该模型在蛋白质设计领域的潜力和创新性。