文献分享 | Nature Chemical Biology：利用深度学习进行高亲和力蛋白质结合大环分子的精准从头设计

本文介绍了华盛顿大学团队开发的一种基于深度学习的大环肽设计方法RFpeptides，该方法能够针对多种蛋白质靶标设计高亲和力结合体。传统肽类药物开发方法存在合成困难、成本高、劳动密集等问题，而RFpeptides通过精确设计，实现了对GABARAP和RbtA等靶标的高效结合（Kd < 10 nM），且设计模型与实验确定的X射线晶体结构高度一致。该方法具有显著优势：测试候选数量少（<20个），成功率高；可定制设计针对特定靶标区域的结合体；基于结构的优化可提升亲和力及其他性质。该成果发表在Nature Chemical Biology上，为快速设计针对广泛分子靶标的定制环状结合剂提供了新途径。