10 月 15 日，2024 年诺贝尔化学奖得主 David Baker 领导的美国华盛顿大学团队在《科学》（Science）发表论文，介绍新一代 AI 蛋白质设计工具 RFdiffusion3（RFD3）。该工具能够在原子尺度上设计蛋白质、核酸及其相互作用。
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当提示词要求靶向一个 DNA 分子时，RFdiffusion3 生成了一种具有全新结构和序列的完整结合蛋白。来源：Ian C. Haydon，华盛顿大学蛋白质设计研究所
此前，许多 AI 蛋白质设计工具主要建模蛋白质主链，难以精确处理酶催化等过程涉及的原子间相互作用。RFD3 采用扩散模型，显式建模生物大分子的各个原子，并依据特定功能位点的空间结构约束生成新分子，可用于设计酶活性位点和蛋白质与核酸的结合界面。与上一代 RFdiffusion2 相比，RFD3 能够同时建模蛋白质主链和侧链原子，更精确地控制酶活性位点及蛋白质与其他分子的相互作用。在 41 项酶活性位点设计测试中，新模型有 37 项表现优于前代，计算速度提升约 10 倍。实验还进一步验证了其从头设计功能性酶的能力，包括能够分解有毒有机磷化合物对氧磷的酶，以及可切割与转甲状腺素蛋白淀粉样变性相关肽段的蛋白酶。
这一成果将蛋白质设计从主要关注整体结构，推进到直接考虑原子间相互作用，为开发人工酶、基因调控工具及新型生物催化剂提供了新方法。
来源：华盛顿大学蛋白质设计研究所
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