MIT推出FrameDiff工具，旨在加速药物开发和改善基因治疗

  7月18日消息，近日，麻省理工学院CSAIL的研究人员开发了一种计算工具FrameDiff，使用生成式AI来设计新的蛋白质结构。这一突破可以通过创造更有效结合的蛋白质来加速药物开发和加强基因治疗，在生物技术、靶向药物输送等领域具有潜在的应用前景。

  实际上，寻找能够与靶标紧密结合或加速化学反应的蛋白质对药物开发、诊断和众多工业应用至关重要，但这往往是一项耗时且代价高昂的努力。

  为此，麻省理工学院CSAIL的研究人员提出了“FrameDiff”，这是一种计算工具，用于创造超越自然产生的新蛋白质结构。机器学习方法生成与蛋白质结构固有属性一致的“框架”，使其能够独立于先前存在的设计构建新的蛋白质，从而促进前所未有的蛋白质结构。

  “自然界需要花费数百万年来进化得到具有新功能的蛋白质，我们的技术旨在为解决人类制造的问题提供解决方案，这些问题的发展速度远远快于自然界，”麻省理工学院CSAIL博士生Jason Yim表示，“就这种产生合成蛋白质结构的新能力而言，这一目标开辟了无数增强的能力，例如更好的粘合剂。这意味着工程蛋白质可以更有效、更选择性地附着在其他分子上，这对靶向药物递送和生物技术有着广泛的影响，可以开发出更好的生物传感器或。它还可能对生物医学领域及其他领域产生影响，提供了开发更有效的光合作用蛋白、创造更有效的抗体以及为基因治疗设计纳米颗粒等可能性。”