来自华盛顿大学的研究人员在《科学》杂志上发表了一项研究，展示了利用人工智能设计的蛋白质，这些蛋白质可以识别并结合特定病变细胞上的标记，从而帮助免疫细胞更有效地攻击目标细胞。这项技术有望显著推动精准免疫疗法的发展。
研究由诺贝尔奖得主戴维·贝克（David Baker）领导的华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所完成。科学家们利用人工智能工具RFdiffusion和ProteinMPNN，高效且低成本地设计了能够识别细胞表面独特肽段的蛋白质。这些定制的蛋白质可以整合到嵌合抗原受体（CAR）中，进而激活T细胞以攻击特定目标。
在研究中，科学家设计了针对11种肽段目标的蛋白质，其中8种成功触发了T细胞反应。在这8种中，两种引发了强烈的免疫反应，使T细胞成功杀灭目标细胞。这些目标肽段包括HIV片段和肿瘤相关蛋白突变。
研究的共同第一作者、贝克实验室的博士后研究员刘炳旭表示：“我们已经展示了蛋白质设计的进步如何使个性化癌症治疗成为可能，我们计划成立一家公司，将这些成果转化为造福患者的实际疗法。”
自2014年以来，蛋白质设计研究所已孵化了10家初创公司，贝克本人也联合创立了21家科技公司。2023年10月，当贝克获得诺贝尔奖时，瑞典皇家科学院指出，他的研究团队不断创造出富有想象力的蛋白质，包括可用于药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质。
参与最新研究的科学家表示，这种策略可以轻松适应新的应用场景。研究团队在几天内就成功利用AI修改了一种已有的蛋白质，以靶向新的癌症和病毒相关肽段。这一过程有望大幅降低个性化治疗的成本。
“我希望这将带来更易获得的新疗法，使全球无法从当前先进癌症治疗中受益的患者受益。”研究的另一位共同第一作者、贝克实验室的研究生朱莉娅·邦扎尼尼（Julia Bonzanini）说道。
研究人员已将研究中使用的开源软件在线提供，供全球研究人员访问。
《科学》论文的其他作者包括Nathan Greenwood、Amir Motmaen、Jeremy Meyerberg、Tao Dao、Xinyu Xiang、Russell Ault、Jazmin Sharp、Chunyu Wang、Gian Marco Visani、Dionne Vafeados、Nicole Roullier、Armita Nourmohammad、David Scheinberg和Christopher Garcia。
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