Drug Discov Today｜蛋白质相互作用建模的AI革命：现状、突破与未来图景

本文探讨了人工智能时代下，计算方法在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）建模中的现状与未来发展方向。传统蛋白质-蛋白质对接技术长期受限于采样效率和评分函数的准确性，而AlphaFold及其衍生技术为代表的端到端深度学习框架彻底改变了这一领域，实现了前所未有的预测精度。尽管AI驱动的端到端预测已成为当前PPI结构预测的主导范式，传统对接方法在特定场景下依然具有价值。文章还指出了当前PPI计算建模面临的核心挑战，如蛋白质柔性、共进化信号依赖、内在无序区域的建模以及大型蛋白质复合物的组装等。未来，克服这些挑战需要发展混合建模策略、深度整合多源实验数据、构建可扩展、泛化性强的AI框架以及平衡精度、效率与可及性。