PacesaLab/BindCraft2

解决的问题

BindCraft2 (BC2) 实现了蛋白质结合剂的计算设计，例如从头设计的小型蛋白质、支架结合剂和环状肽，并针对特定生物靶标进行调整。它简化了创建具有所需属性并能与靶标分子结合的蛋白质过程，通过提供用于实验验证的候选名单，减少了实验室中反复试验的需求。

运作方式

BC2 使用一个结合多种 AI 模型与结构筛选的多阶段工作流程：

1. 序列优化：利用 AlphaFold 2 来优化蛋白质序列。
2. 重新设计：采用 ProteinMPNN 进行序列重新设计。
3. 评估：使用独立的 AlphaFold 模型和结构筛选来评估候选者，以测量界面置信度、折叠和分子属性。

用户定义他们的靶标（通过 PDB、mmCIF 或 FASTA 文件）并选择一种“模态”（结合剂格式）以及特定属性（如人类化或蛋白酶抗性）。系统随后会根据置信度分数和结构契合度生成并排序候选者。

适用对象

BC2 专为需要为实验创建定制化蛋白质结合剂的研究人员和生物学家而设计，无论他们是在设计抗体 (VHH, scFv, Fab)、小型肽，还是从零开始设计全新的蛋白质。

特色亮点

• 多样化模态：支持从头设计结合剂、线性与环状肽、VHH、scFv、Fab 以及锚蛋白重复序列蛋白质 (ARP)。
• 灵活靶向：允许针对特定抗原决定簇 (hotspots)、避免脱靶 (detargeting)，以及结合受体组装或无序靶标。
• 构象设计：可以设计在结合时改变形状或折叠的结合剂（诱导契合或折叠转换）。
• 筛选工具：包含内置的排序与过滤工具，帮助用户选择最适合实验测试的候选者。
• 属性控制：提供人类化、蛋白酶稳定性和二硫键钉选的标记选项。