2023年12月18日，华盛顿大学的研究人员在Nature杂志在线发表了题为De novo design of high-affinity binders of bioactive helical peptides的文章。
许多肽类激素在与受体结合后形成 α-螺旋，对它们的敏感检测方法可能有助于更好地临床治疗疾病。从头设计的蛋白质现在可以产生具有高亲和力和结构蛋白特异性的结合剂。然而，设计具有螺旋倾向的蛋白质和短肽之间的相互作用是一个未满足的挑战。
该研究描述参数生成和深度学习为基础的方法设计蛋白质，以解决这一挑战。研究人员表明，通过扩展射频扩散使粘合剂设计成灵活的目标，并通过连续去噪和去噪(部分扩散)来细化输入结构模型，皮摩尔亲和粘合剂可以通过细化用其他方法生成的设计来生成螺旋肽靶标，或者从随机噪声分布开始完全从头开始。据研究人员所知，这些是最高亲和力设计的结合蛋白质针对任何蛋白质或小分子目标直接产生的计算没有任何实验优化。
射频扩散设计使甲状旁腺激素和胰高血糖素的富集和随后的检测成为可能，并构建了基于生物发光的蛋白质生物传感器质谱法。设计粘合剂以达到构象可变目标的能力，以及通过天然和设计蛋白质的部分扩散进行优化的能力，应该是广泛有用的。
