2022年8月25日，華盛頓大學（UniversityofWashington）DavidBaker傳授團隊正在《細胞》雜志上頒發論文，應用AI技能平臺精準地重新設計出可以穿過細胞膜的大環多肽份子，開拓了設計全新口服藥物的新途徑。

　　正在這項研討中，科學家們進一步擴大了AI設計平臺的使用規模，把目光轉向了一類稱為大環多肽（macrocyclicpeptides）的化合物。這一些大份子取小份子藥物相比，具有更大的表面積取靶點卵白連系，進而可以靶向許多小份子不克不及危害的卵白相互作用。取抗體相比它們的份子量更小，也許可以穿過細胞膜來靶向細胞內靶點，而且具有可以口服，而且穿越血腦屏障的潛力。不外，找到可以穿越細胞膜的大環多肽并非一件簡單的事。此前次要發覺體例是根據樹立包羅上百萬份子的化合物庫，然后舉行層層挑選。

　　而此次，研究人員則是基于這一些大環多肽穿過細胞膜的布局特性，讓AI來設計出化合物的序列——科學家們哄騙AI平臺設計出184種由6-12個氨基酸構成的大環多肽。這一些多肽包含著多種傳統大環份子中沒有普遍的化學修飾。主要的是，正在設計的時辰，AI平臺就曾經可以預測出它們末了的折疊外形。

　　人工智能展示出正在制藥業的上風和潛力，是其他手藝無與倫比的。尤其是正在AlphaFold降生以后，2021年7月15日，AlphaFold2的論文頒發，與此同時公開的也有免費的開源代碼等信息，讓業內的研討人員們能夠打造屬于本人的版本。一周后，DeepMind公布曾經用AlphaFold猜測了人體內近乎一切蛋白質的構造，和20個其他被大批研討的生物體的完好“蛋白質組”，個中包孕小鼠和大腸桿菌，累計共有36.5萬個構造。

　　本年，DeepMind還方案公布總計1億多個布局展望——相當于一切已知卵白的近一半，是卵白質數據銀行（PDB）布局數據庫中顛末實驗剖析的卵白數目的幾百倍之多。要知道，曩昔半個多世紀，人類一共剖析了五萬多小我私家源卵白質的布局，人類卵白質組里約莫17%的氨基酸曾經有布局信息；而AlphaFold的展望布局將這一數字由17%大幅提高到58%；由于無固定布局的氨基酸比例很大，58%的布局展望險些曾經靠近極限。

　　正如此次研討中，人工智能所展示的才能一樣，AI不只改變了科學家測定蛋白質構造的體式格局，一些研討人員還正在使用這一些東西打造全新的蛋白質。正在人工智能的助力下，目下當今，跳過高通量挑選直接分解候選藥物的計謀不再遠弗成及。