PacesaLab/BindCraft2

해결하는 문제

BindCraft2 (BC2)는 드 노보 미니 단백질, 스캐폴드 결합제, 고리형 펩타이드 등 특정 생물학적 표적에 맞춘 단백질 결합제의 계산 설계를 가능하게 합니다. 원하는 특성을 가지고 표적 분자에 결합할 수 있는 단백질을 만드는 과정을 간소화하며, 실험 검증을 위한 후보를 순위별로 제공하여 실험실에서의 시행착오를 줄여줍니다.

작동 방식

BC2는 여러 AI 모델과 구조적 필터를 결합한 다단계 워크플로우를 사용합니다:

1. 서열 최적화: AlphaFold 2를 활용하여 단백질 서열을 최적화합니다.
2. 재설계: ProteinMPNN을 사용하여 서열을 재설계합니다.
3. 평가: 별도의 AlphaFold 모델과 구조적 필터를 사용하여 후보를 평가하고, 인터페이스 신뢰도, 폴드, 분자 특성을 측정합니다.

사용자는 표적(PDB, mmCIF 또는 FASTA 파일)을 정의하고 '모달리티'(결합제 형식)와 특정 특성(인간화 또는 단백질 분해 효소 저항성 등)을 선택합니다. 그 후 시스템은 신뢰도 점수와 구조적 적합성을 바탕으로 후보를 생성하고 순위를 매깁니다.

대상 사용자

BC2는 항체(VHH, scFv, Fab), 작은 펩타이드, 또는 완전히 새로운 단백질을 처음부터 설계하는 등 실험을 위해 맞춤형 단백질 결합제를 만들어야 하는 연구자와 생물학자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 다양한 모달리티: 드 노보 결합제, 선형 및 고리형 펩타이드, VHH, scFv, Fab, 안키린 반복 단백질(ARP) 지원.
• 유연한 타겟팅: 특정 에피토프(hotspots) 집중, 오프 타겟 회피(detargeting), 수용체 어셈블리나 무질서한 표적에 대한 결합 가능.
• 구조 설계: 결합 시 모양이나 폴드가 변하는 결합제(유도 적합 또는 폴드 스위칭) 설계 가능.
• 큐레이션 도구: 사용자가 실험 테스트에 가장 적합한 후보를 선택할 수 있도록 돕는 내장 순위 및 필터링 도구 포함.
• 특성 제어: 인간화, 단백질 분해 효소 안정성, 이황화 결합 스테이플을 위한 플래그 제공.