RASSCCoL方法高效設計蛋白小分子結合口袋

領域難點

隨着深度學習與計算蛋白質設計發展，人工蛋白質的快速生成已不成問題，但要讓蛋白準確識別小分子，現有方法往往需要複雜的結構搜索、大量算力及大規模實驗篩選，效率低、周期長。

方法原理

RASSCCoL透過快速評估配體的形狀、體積與化學性質，在穩定的人工蛋白骨架中構建與小分子互補的結合口袋，整個流程立足物理化學原理，令設計更具可解釋性與可控性。

技術流程

方法結合體積篩選、側鏈重排、分子對接與結構預測，能在有限計算成本下搜索大量潛在序列，並把最終需要實驗測試的候選蛋白數量大幅縮減，提高設計成功率。

應用前景

該成果已於《自然通訊》發表。研究人員指出，這類方法可望加速藥物靶點蛋白與生物感測器的開發，令小分子識別蛋白的設計從依賴大規模篩選，轉向更精準的計算驅動路徑。