Nat. Chem. Biol. | 利用深度学习设计多功能基序蛋白质

背景：在疫苗学中，通过单一免疫原同时呈递多个中和相关表位，有望诱导更广谱且更高质量的免疫应答，但病毒中和表位通常是不规则、非连续的三维结构，为其设计稳定且可表达的承载骨架极具挑战。研究目的：发展一套基于深度学习的蛋白质设计策略，从头设计能够在单一蛋白骨架中同时嵌入多个功能基序的蛋白，并将其成功应用于多表位抗原的理性设计。结论：本文证明了深度学习蛋白设计在高结构精度下整合多个复杂功能基序的能力，通过实验验证了设计蛋白的结构与功能，为多功能蛋白的设计提供了重要范式，并在多表位疫苗抗原设计中展示了明确的概念验证意义。