使用 AlphaProteo 从头设计高亲和力蛋白质结合体
生物大分子
2024-09-13 v1
摘要
蛋白质结合蛋白质的计算设计是一项具有广泛生物医学研究和生物技术效用的基本能力。近期的方法在某些靶蛋白上取得了进展，但无需多轮实验测试即可按需创建高亲和力结合体仍然是一个未解决的挑战。本技术报告介绍了 AlphaProteo，一系列用于蛋白质设计的机器学习模型，并详细说明了其在从头结合体设计问题上的表现。借助 AlphaProteo，在七种靶蛋白上，我们实现了比现有最佳方法高 3 至 300 倍的结合亲和力以及更高的实验成功率。我们的结果表明，AlphaProteo 仅需一轮中通量筛选且无需进一步优化，即可为许多研究应用生成“即用型”结合体。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.08022,
title = {De novo design of high-affinity protein binders with AlphaProteo},
author = {Vinicius Zambaldi and David La and Alexander E. Chu and Harshnira Patani and Amy E. Danson and Tristan O. C. Kwan and Thomas Frerix and Rosalia G. Schneider and David Saxton and Ashok Thillaisundaram and Zachary Wu and Isabel Moraes and Oskar Lange and Eliseo Papa and Gabriella Stanton and Victor Martin and Sukhdeep Singh and Lai H. Wong and Russ Bates and Simon A. Kohl and Josh Abramson and Andrew W. Senior and Yilmaz Alguel and Mary Y. Wu and Irene M. Aspalter and Katie Bentley and David L. V. Bauer and Peter Cherepanov and Demis Hassabis and Pushmeet Kohli and Rob Fergus and Jue Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.08022},
year = {2024}
}
备注
45 pages, 17 figures