血清型

制药新工具、有望规避免疫反应,多伦多大学团队用AI框架重新设计参与基因治疗的关键蛋白质

编辑 | 萝卜皮当下,蛋白质设计深度生成模型的快速进展主要集中在具有大量数据的小蛋白质上。这些模型在天然序列有限的大蛋白上表现不佳,例如腺病毒和腺相关病毒的衣壳蛋白,它们是基因治疗的常见递送载体。生成合成病毒载体血清型可以克服大多数基因治疗接受者表现出的强大的预先存在的免疫反应。多伦多大学的研究人员提出了一种变异自动编码器(ProteinVAE),它可以生成合成病毒载体血清型,而无需预先存在的中和抗体的表位。将预先训练的蛋白质语言模型纳入编码器中以提高数据效率,并使用基于反卷积的上采样进行解码以避免长蛋白质序列生成
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