【普林斯顿团队开发蛋白质生成AI模型：降低免疫原性，还能提高活性】

#AI# 已经能够设计出自然界中未曾出现过的蛋白质，但这并不意味着人体愿意接受它们。

一条氨基酸序列，即使能够折叠成预期结构、完成指定功能，也可能在进入人体后引发免疫反应。对于需要反复给药的治疗，这尤其棘手。人体产生的抗药抗体可能加速药物清除，或中和其活性，使原本有效的治疗难以持续。在制药公司工作的一年里，姜凯议注意到了这一矛盾。

“在有些科研工作中，可能是先开发出一项技术，再思考它能解决什么问题。但在药企，情况恰恰相反。免疫原性的问题早已存在，而且迫切需要解决。”姜凯议在接受 DeepTech 采访时说。

过去，研究人员可以改造天然蛋白质，也可以通过各种方式降低外源蛋白带来的免疫风险。如今，生成式模型能够在更大的序列空间中探索新设计。但蛋白质的结构与功能越容易被设计，免疫原性这个缺口就越值得关注。能否让 AI 在生成序列时，就考虑人体免疫系统可能作出的反应？

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