David Baker团队开发新型AI蛋白设计模型——LigandMPNN，实现原子上下文条件蛋白序列设计
研究团队开发了一种新型深度学习方法——LigandMPNN，该方法明确地对生物分子系统中的所有非蛋白质成分进行了建模。
2025-04-01
Cell重磅：AI从头设计生成小型结合蛋白，大幅提高先导编辑效率
在这项最新研究中，研究团队利用 RFdiffusion 来抑制错配修复（MMR）通路，从而提高先导编辑（PE）效率。
2025-08-07
Science：AI造“钥匙”，精准开锁癌细胞：深度学习开启蛋白设计新纪元
研究团队展示了一种颠覆性的策略，利用生成式人工智能(Generative AI)从零开始设计全新的蛋白质，这些蛋白质能像高精度的“分子巡警”，精准识别并锁定癌细胞或病毒感染细胞表面的独特“身份证”。
2025-08-03
Cell重磅：AI从头设计微型蛋白调控钠通道，逆转心律失常和癫痫
该研究首次通过人工智能（AI）从头设计出特异性靶向 NaV1.5 的微型调控蛋白——ELIXIR，可精准修复钠离子通道功能障碍，逆转相关心律失常和癫痫。
2025-08-23
攻克“不可成药”，David Baker团队中国博后利用AI从头设计蛋白，靶向内在无序蛋白，解锁治疗靶点
这两项研究中，研究团队采用了两种互补的设计策略，这两种策略基于氨基酸序列，而无需蛋白结构信息，因此，有助于在大量新的治疗靶点上实现高度通用的药物发现。
2025-07-20
David Baker最新论文：AI从头设计大环肽，高亲和力靶向目标蛋白
该研究开发了一种从头设计大环肽的新框架——RFpeptides，实现了精确的从头设计与目标蛋蛋白质具有高亲和力的大环肽。
2025-06-25
David Baker最新论文：像拼乐高一样设计蛋白，可编程蛋白组装，解锁纳米材料新纪元
该研究利用人工智能（AI）工具，实现了 20 多种蛋白质笼、二维阵列和三维晶体的精准构建，成功率高达 10%-50%。
2025-08-04
Science：利用人工智能设计出可运动和改变形状的动态蛋白质
研究人员首次证明，可以制造出像天然蛋白质一样运动和改变形状的新型蛋白质。这项突破将帮助科学家们以全新方式设计蛋白质，用于疾病治疗、污染治理和作物增产。
2025-05-29
