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據(jù)物理學家組織網(wǎng)近日報道，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院的研究團隊開發(fā)出一種名為“全蛋白質(zhì)生成潛在擴散”（LD-FPG）的新型AI框架，首次生成精確到每個原子的蛋白質(zhì)完整動態(tài)模型，并能模擬其運動過程。該成果有望從根本上改變基于蛋白質(zhì)動態(tài)行為的藥物設計方式。

許多藥物和抗體的研發(fā)路徑，都聚焦于結構復雜的細胞膜蛋白。當候選藥物分子與這些蛋白結合時，會觸發(fā)一連串化學反應，改變細胞行為。因此，理解蛋白質(zhì)如何折疊、如何運動，是開發(fā)高效靶向藥物的關鍵。

目前，AI已成為生成新型蛋白質(zhì)結構的重要工具，但包括“阿爾法折疊”在內(nèi)的大多數(shù)系統(tǒng)，主要生成蛋白質(zhì)的靜態(tài)“快照”。在實際情況下，蛋白質(zhì)內(nèi)部被稱為“側鏈”的結構中，原子會發(fā)生細微重排，這些變化會影響蛋白質(zhì)與其他分子的相互作用，而現(xiàn)有模型通常難以捕捉這些動態(tài)細節(jié)。

為了解決這一問題，研究團隊開發(fā)了LD-FPG框架。與傳統(tǒng)方法不同，LD-FPG并不直接預測每個原子在空間中的精確坐標，而是先學習蛋白質(zhì)形態(tài)變化的規(guī)律。該系統(tǒng)利用名為“圖神經(jīng)網(wǎng)絡”的算法框架，將蛋白質(zhì)結構壓縮成簡化的“潛在圖譜”，再由AI學習這些圖譜中的結構和運動特征，最終重建出包含全部原子及其動態(tài)變化的高分辨率模型。

研究團隊利用該系統(tǒng)，生成了多巴胺D2受體在活躍和非活躍狀態(tài)下的動態(tài)結構。該蛋白可識別神經(jīng)遞質(zhì)多巴胺并調(diào)控關鍵細胞反應，是G蛋白偶聯(lián)受體中的重要成員，也是全球藥物研發(fā)領域最受關注的靶點之一。

新框架不再只關注蛋白質(zhì)的靜態(tài)形狀，而是關注其運動過程，為設計針對蛋白質(zhì)動態(tài)行為的新藥打開了大門。在提升生物學理解的同時，這項技術還有望改進當前依賴大量試錯的蛋白質(zhì)虛擬篩選流程，從而加速藥物發(fā)現(xiàn)。