AlphaFold进化版“FragFold”问世，无需结构数据也能预测蛋白片段

2025-03-02 MIT科技 等2家媒体报道 科研进展

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麻省理工学院的研究团队基于AlphaFold开发了一种名为“FragFold”的新计算方法，该方法能够在缺乏结构数据的情况下预测能够与靶蛋白结合并抑制其功能的蛋白质片段。研究发现，即使是小片段的蛋白质也具有巨大的功能潜力，可以改变靶蛋白的功能或干扰其与其他蛋白质的相互作用。这项技术不仅有助于深入理解蛋白质间的相互作用和细胞过程，还在治疗领域展现出潜在的应用价值。实验验证表明，FragFold在没有相互作用机制结构数据的情况下，对结合或抑制作用的预测准确率仍超过50%。研究人员表示，这种方法具有通用性，可应用于未知功能、未知相互作用甚至未知结构的蛋白质上，为未来的实验提供了新的起点。以FtsZ蛋白为例，尽管其包含一段天然无序区域，但FragFold依然能够有效地进行预测。研究成果已发表在《PNAS》期刊上。（摘要由动脉网AI生成）