David Baker最新Nature：AI蛋白质设计，又突破了

David Baker教授团队及其合作者在《Nature》杂志上发表最新论文，报告了基于RFdiffusion2的人工智能生成的高活性酶，这些酶在合成后立即有效发挥作用，无需实验室优化。与先前的蛋白设计软件相比，RFdiffusion2生成的酶提供了与天然酶相当的催化能力。该方法通过将活性位点作为主要输入，能够设计出具有原子精度的酶。研究团队还进行了第二轮计算设计，产生了更高效的酶，其中一种酶达到了天然酶常见的催化性能水平。X射线晶体学证实，最活跃的AI生成酶与其计算模型高度匹配。同一天发表在《Nature Methods》上的另一篇论文显示，RFdiffusion2解决了全部41项酶设计挑战，而之前最好的工具仅解决了16项。结合量子化学计算和深度学习预测，这项技术使科学家能够快速生成最佳酶，为开发先进药物和材料打开了大门。