利用人工智能（AI）设计的蛋白质可以阻断眼镜蛇、蝰蛇和其他致命蛇类毒液中毒素的致命效应。这些AI设计的蛋白质可能成为新一代蛇咬伤治疗的基础，据估计，蛇咬伤每年导致约10万人死亡，而目前的治疗方法与一个世纪前相比几乎没有变化。
这项研究于1月15日发表在《自然》杂志上，也展示了机器学习如何加速计算蛋白质设计领域的发展。过去需要数月或数年的挑战，如设计一种能成功阻止另一种蛋白质的新蛋白质，现在可以在几秒钟内完成。
“这令人震惊，”加州拉霍亚斯克里普斯研究所的免疫学家Joseph Jardine说，“我们从‘无法做到’迅速发展到能够解决实际问题的概念验证工作。”
在全球许多地区，蛇咬伤是主要的杀手和永久残疾的原因。位于瑞士日内瓦的世界卫生组织已将蛇咬伤列为优先考虑的被忽视热带病之一，与登革热和狂犬病并列。
然而，治疗方法在过去一个多世纪中几乎没有改变——大多数基于从免疫过蛇毒的马和羊血清中提取的抗体。这些抗毒素的安全性和有效性各不相同，必须由训练有素的人员在医疗机构中进行管理，限制了其实用性，哥斯达黎加大学克洛多米罗·皮卡多研究所的毒理学家José María Gutiérrez指出。
开发蛇咬伤治疗并不是华盛顿大学西雅图分校计算生物物理学家David Baker的实验室最初的目标。当他的实验室在2022年底推出了一款名为RFdiffusion的游戏改变者蛋白质设计程序时，该程序灵感来源于图像生成AI工具如DALL-E和Midjourney，证明了其擅长设计与癌症和自身免疫疾病相关的靶向蛋白质紧密结合的小型蛋白质。
Baker实验室的生化学家Susana Vázquez Torres对解决被忽视疾病感兴趣，她想知道RFdiffusion是否可以帮助改善蛇咬伤治疗。蛇毒由多种蛋白质毒素组成，这些毒素会导致瘫痪和组织损伤。
Vázquez Torres、Baker及其同事使用RFdiffusion设计了能够识别眼镜蛇家族（包括眼镜蛇、黑曼巴蛇和蝰蛇）三种毒素关键区域的“迷你结合体”。
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