生成式AI破解蛋白酶底物設計難題
蛋白酶透過切割肽鍵,精準調控凝血、組織修復、免疫應答乃至癌症演進等關鍵生命過程,功能失常往往直接引發重大疾病。麻省理工學院與哈佛團隊開發的生成式AI平台CleaveNet,為高選擇性肽底物設計提供端到端方案。
為何難設計
設計肽底物的難處在於雙重要求:既要被目標蛋白酶快速切割,又要有高選擇性,避免與其他蛋白酶交叉反應。傳統方法通量低、成本高,難以在海量候選序列中尋得理想分子,長期制約相關研究與應用。
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