从头设计「超难」癌症抗体，大卫贝克团队AI生物计算方法的新应用
新闻摘要：
华盛顿大学大卫贝克团队利用深度学习方法，从头设计了针对 KRAS4A、KRAS4B 和 NRAS 的 Ras 异构体特异性结合剂 (RIB)，这些结合剂专门针对 Ras C 端。该研究发表在 bioRxiv 预印平台，为理解Ras 亚型在生物学和疾病中的独特作用提供了新的工具。
新闻背景：
Ras 原癌基因控制多种细胞内通路，具有四种主要亚型，它们在不同癌症中发挥不同的作用。然而，由于 Ras 异构体之间唯一显著的序列差异位于它们无序且高度带电的 C 端，而这些 C 端很难引发机体产生抗体，因此开发 Ras 异构体特异性结合试剂一直是一个挑战。
研究亮点：
- 贝克团队使用基于深度学习的方法从头设计了针对 Ras 异构体特异性结合剂 (RIB)，这些结合剂专门针对 Ras C 端。
- RIB 在体外和细胞内均能以显著的特异性与其靶标 Ras 亚型结合，破坏其膜定位并抑制 Ras 活性。
- 这些工具有助于剖析 Ras 亚型在生物学和疾病中的独特作用。
研究方法：
研究人员探索了两种不同的蛋白质设计方法来设计 RIB：
- 将无序区域 (IDR) 的序列穿过来自 logos 库的蛋白质支架，这些支架具有特定的氨基酸识别口袋。
- 通过支架 RFDiffusion 从包含来自 logos 库的包裹支架的 β 片层子集中生成骨架，或使用序列输入 RFdiffusion 从随机噪声中生成骨架。
研究人员使用 Alphfold 2 (AF2) 预测置信度指标、预测结合亲和力以及无氢结合的内部极性残基范围选择设计进行实验表征。
研究结果：
- 从头设计的 RIB 与这些高度带电且无序的 C 末端的结合比迄今为止描述的任何抗体具有更高的特异性。
- RIB 的表达增强了这些 Ras 亚型的细胞质定位，导致 Ras 活性降低。
研究意义：
- 该研究为开发 Ras 异构体选择性抑制剂、靶向降解的亲和力手柄、癌症患者样本的诊断标记物和 Ras 异构体特异性生物传感器提供了新的工具。
- 这项研究证明了深度学习方法在从头设计蛋白质结合剂方面的潜力，为理解和治疗癌症提供了新的途径。
新闻价值：
- 这项研究是利用人工智能方法设计蛋白质结合剂的最新进展，为癌症研究和治疗开辟了新的可能性。
- 该研究强调了深度学习在生物医学研究中的重要作用，并为未来研究提供了新的方向。
新闻标题建议：
- AI助力癌症研究：大卫贝克团队从头设计「超难」癌症抗体
- 深度学习开创癌症治疗新纪元：贝克团队设计出针对 Ras 异构体的特异性结合剂
- 从头设计癌症抗体：贝克团队利用 AI 生物计算方法取得突破
新闻关键词：
- 癌症
- 抗体
- 深度学习
- AI
- 生物计算
- Ras
- 异构体
- 结合剂
- 大卫贝克
- 华盛顿大学
新闻图片建议：
- 研究团队成员的照片
- 从头设计的 RIB 结构图
- Ras 异构体与 RIB 结合的示意图
新闻视频建议：
- 研究团队成员介绍研究成果的视频
- RIB 在细胞中作用的动画演示
新闻受众：
- 癌症患者和家属
- 生物医学研究人员
- 科技爱好者
- 医疗保健专业人士
新闻发布渠道：
- 机器之心
- Science AI
- 其他科技媒体
- 医疗保健专业期刊
新闻传播策略：
- 突出研究的创新性和重要性
- 使用简洁易懂的语言解释研究内容
- 提供研究的背景信息和应用前景
- 强调人工智能在生物医学研究中的重要作用
新闻稿件建议：
标题：AI助力癌症研究：大卫贝克团队从头设计「超难」癌症抗体
正文：
华盛顿大学大卫贝克团队利用深度学习方法，从头设计了针对 KRAS4A、KRAS4B 和 NRAS 的 Ras 异构体特异性结合剂 (RIB)，这些结合剂专门针对Ras C 端。该研究发表在 bioRxiv 预印平台，为理解 Ras 亚型在生物学和疾病中的独特作用提供了新的工具。
Ras 原癌基因控制多种细胞内通路，具有四种主要亚型，它们在不同癌症中发挥不同的作用。然而，由于 Ras异构体之间唯一显著的序列差异位于它们无序且高度带电的 C 端，而这些 C 端很难引发机体产生抗体，因此开发 Ras 异构体特异性结合试剂一直是一个挑战。
贝克团队使用基于深度学习的方法从头设计了针对Ras 异构体特异性结合剂 (RIB)，这些结合剂专门针对 Ras C 端。RIB 在体外和细胞内均能以显著的特异性与其靶标 Ras 亚型结合，破坏其膜定位并抑制 Ras 活性。
该研究为开发 Ras 异构体选择性抑制剂、靶向降解的亲和力手柄、癌症患者样本的诊断标记物和 Ras 异构体特异性生物传感器提供了新的工具。
这项研究证明了深度学习方法在从头设计蛋白质结合剂方面的潜力，为理解和治疗癌症提供了新的途径。
联系方式：
[研究团队联系方式]
新闻稿件结束。
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