浙江大学，最新Nature Machine Intelligence：用于蛋白-肽对接的高效精确扩散生成模型！

背景：在新一代药物开发中，肽类分子因其高特异性和低毒性成为重要治疗载体，但蛋白-肽相互作用（PPI）的结构解析和计算预测面临巨大挑战。传统方法在处理肽段的柔性结构和巨大构象空间时表现不佳，而AlphaFold2-Multimer依赖多序列比对且计算耗时。研究目的：浙江大学团队提出了一种全新的扩散生成模型RAPiDock，旨在高效、准确地建模蛋白与肽之间的结构结合。结论：RAPiDock在多项指标上优于对比方法，尤其在top-25预测准确率上达到93.7%，且比AlphaFold2-Multimer快约270倍，能够处理翻译后修饰、低序列相似性数据等挑战性任务，未来可广泛应用于结构生物学研究和肽类药物设计。