AlphaProteo：站在 AlphaFold 巨人肩膀的 AI 蛋白質設計神器

近日（9 月 5 日），DeepMind 發表最新的人工智慧系統 AlphaProteo，目的是設計新穎且高效的蛋白結合物，尤其是在藥物開發、疾病理解、診斷技術等多方面的應用潛力。AlphaProteo 的主要特點是能夠生成新型的蛋白結合物，這些結合物可與目標分子緊密結合，並在關鍵的細胞過程中發揮調節作用。此技術有望推動藥物設計進展，並加速疾病研究，例如癌症和糖尿病併發症等相關研究，有效解決傳統蛋白設計過程中存在的實驗耗時及優化難題，進一步加速研究開發流程。

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AlphaProteo 仰賴蛋白資料庫與 AlphaFold，大幅提升蛋白設計成功率與結合強度

AlphaProteo 是一款專注於設計高親和力蛋白質結合物的 AI 模型，能顯著提高目標蛋白的結合能力。例如，AlphaProteo 對 VEGF-A 等重要目標蛋白的結合親和力增強 3 到 300 倍，表現遠超過傳統設計方法。

AlphaProteo 能夠如此精確地設計蛋白質結合物，主要是透過大量蛋白質資料庫的訓練，其中包括來自 AlphaFold 預測的超過一億個蛋白質結構。這一龐大的資料集使得 AlphaProteo 能夠深入理解蛋白質分子的結合機制，並根據目標蛋白的特定結合位點生成具有高效結合能力的候選蛋白質。據此，該模型大幅簡化傳統上耗時且費力的蛋白質設計過程。

AlphaProteo 能夠如此精確地設計蛋白質結合物，主要仰賴來自蛋白資料庫（Protein Data Bank, PDB）的大量數據，以及來自 AlphaFold 預測的超過一億個蛋白質結構。通過學習分子結合的方式來設計能夠與目標分子結合的候選蛋白，使得 AlphaProteo 能夠根據目標分子的結構和指定結合位點產生適合的蛋白結合物，大幅提升蛋白設計的成功率和結合強度。

此系統目前已經成功為 7 種目標蛋白生成結合物，包括與癌症、發炎和自體免疫疾病相關的蛋白如 VEGF-A、PD-L1 和 TrkA 等。其中，AlphaProteo 生成的結合物在實驗測試中顯示出優於現有方法的結合強度，且成功率也被顯著提升。

藥物開發、疾病診斷、細胞視覺化及農業科技應用潛力

AlphaProteo 的潛在應用範維廣泛，涵蓋藥物開發到疾病診斷、細胞視覺化及農業科技等多個領域。最具潛力的應用之一是在藥物開發中的結合物設計。傳統的蛋白質結合物設計往往需要進行繁複的實驗，耗費大量時間和資源，而 AlphaProteo 的出現，有望大幅縮短此過程。科學家現在可以更快速地設計出與目標蛋白具有高親和力的蛋白質結合劑，顯著提高藥物開發的效率。

在疾病診斷方面，AlphaProteo 設計的蛋白質結合物能夠幫助研究人員開發出新的診斷工具，這對於早期檢測癌症等重大疾病具有重要意義。此外，該模型還有潛力應用於細胞視覺化技術中，通過設計結合特定細胞的蛋白質標記物，幫助科學家更加精確地觀察細胞行為。

在農業領域，AlphaProteo 則有望用於設計能夠提高作物抗病性的蛋白質，從而促進農業生產的永續發展。此技術突破不僅有助於提升作物生長效率，還有潛力進一步解決全球糧食短缺的問題。