NVIDIA-BioNeMo/Proteina-Complexa

解决的问题

Proteina-Complexa 解决了原子级蛋白质结合物设计的挑战。它将此前两个独立的方法——条件生成建模和序列优化（幻觉）——统一到一个框架中，以创建能够特异性结合目标（包括其他蛋白质或小分子配体）的新蛋白质。

工作原理

该系统使用一种流匹配生成模型，联合建模主链几何结构、侧链构象和序列。它在大规模合成数据集「Teddymer」上进行了预训练，该数据集包含大量结合物-靶标对，并进一步通过高质量的实验多聚体进行微调。在推理阶段，它利用奖励模型（如 AlphaFold2、RoseTTAFold3 和各种力场）进行测试时优化（test-time optimization），以精炼生成的结合物。

适用人群

本工具专为需要设计高亲和力结合物以用于治疗或工业应用的计算生物学家、药物发现研究人员和蛋白质工程师而设计。

主要亮点

• 统一框架：结合生成先验与基于搜索的优化，性能优于以往的幻觉和生成方法。
• 多功能设计：支持蛋白质-蛋白质结合物设计、蛋白质-配体结合物设计以及基序支架构建（AME）。
• 集成化流程：内置序列设计（通过 ProteinMPNN 等）和结构预测验证（通过 AlphaFold2、ESMFold 和 RoseTTAFold3）。
• 实验验证：设计结果已在湿实验中验证，证明具有实际结合活性。