国人一作兼通讯，两周内 Nature/Science 连发

主要观点总结

本文介绍了华盛顿大学David Baker研究团队在肿瘤免疫治疗和固有无序蛋白（IDPs）研究领域取得的突破性成果。团队利用AI驱动的蛋白质设计技术，成功开发出针对IDPs和内在无序蛋白区域的高特异性结合蛋白，为肿瘤免疫治疗提供了新的策略和方法。同时，团队还展示了AI驱动的蛋白质设计技术在精准医疗和疾病机制解析中的潜力。

关键观点总结

关键观点1: 内在无序蛋白区域的研究成为解决科学难题的关键

IDPs和内在无序蛋白区域在细胞信号传导、转录调控等关键生理过程中发挥重要作用，但与神经退行性疾病、癌症等疾病密切相关。传统抗体设计方法因成本高、可重复性差及IDPs快速降解导致的免疫原性复杂等问题而难以应用。

关键观点2: AI驱动的蛋白质设计技术为解决问题提供了通用策略

研究团队采用基于RFdiffusion的扩散模型方法，模拟蛋白质结合剂与IDPs的动态相互作用，实现了仅从序列出发、不依赖目标构象预设的高亲和力结合蛋白设计。

关键观点3: 研究成果在多个领域具有广泛应用价值

不仅为理解IDPs的功能和作用机制提供了新的研究手段，还为开发针对IDPs相关疾病的新型诊断方法和治疗策略开辟了新途径。同时，该研究为肿瘤免疫治疗提供了精准靶向pMHCI复合物的策略，特别适用于那些因抗原表达密度低或存在免疫逃逸机制的难治性肿瘤。

关键观点4: 华盛顿大学David Baker研究团队的突破性成果展示了AI在生物医学领域的应用潜力

团队在Science和Nature期刊上发表的三项突破性成果，不仅展示了AI驱动的蛋白质设计技术在肿瘤免疫治疗和IDPs研究领域的巨大潜力，更为精准医疗和疾病机制解析提供了革命性工具。

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