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普林斯顿团队开发蛋白质生成 AI 模型：降低免疫原性，还能提高活性
8 小时前
针对AI设计的新型蛋白质进入人体后易引发免疫反应，影响治疗性蛋白药物应用的问题，姜凯议团队提出了名为MESSI的生成式蛋白质设计模型。该模型在逆向折叠的基础上，加入了免疫风险考量，通过离散扩散模型与前瞻-反馈机制，引导模型在生成序列时避开高免疫风险选项。团队选取了荧光素酶、PD-1结合蛋白、尿酸氧化酶三类功能不同的蛋白质进行验证，结果显示，MESSI设计的变体在降低预测免疫风险的同时，保留甚至提升了原有蛋白的功能，部分尿酸氧化酶变体活性达到原始蛋白的2.7倍。目前，该技术尚未完成人体内免疫原性验证，距离临床应用还有一段距离，未来有望根据不同个体的HLA类型，开发定制化的低免疫原性蛋白质药物。该研究延续了姜凯议团队此前立足真实需求、推动生物系统可理解可预测可设计的研究思路。
