▎Armstrong

2023年4月20日，Science期刊发表了David Baker团队的最新文章，通过强化学习实现自上而下的蛋白骨架设计。

自然进化的蛋白，通常可以实现多个亚基组装成复杂的结构以实现特定功能，而目前的从头设计方法往往做不到。本文研究中，David Baker团队建立了一种基于蒙特卡洛树的自上而下的强化学习蛋白设计方法，可以实现从头设计这样的复杂蛋白。

与自下而上的蛋白设计方式完全不同，自上而下的方式可以通过定义目标骨架的结构来定向得到这样的蛋白。

下图描述了利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）方法设计盘状纳米孔蛋白的过程。

研究团队还用这种方法设计了二十面体结构如衣壳蛋白。

的这些从头设计的衣壳蛋白可以有多种用途，例如作为疫苗载体，研究团队进行了体内研究，验证了这种方法的可行性。

总结

技术的快速发展让原本高度复杂的蛋白质结构，变得可以分析、可以预测、甚至可以从头设计。从头设计的治疗性蛋白往往受制于免疫原性问题，走向临床应用需要非常慎重。但对于疫苗载体来说，常用的AAV载体等同样存在很强的预存抗体问题，需要复杂的改造，从头设计的载体或许提供了另外一种解决方案。