国际研究团队开发出一款名为PepMLM的人工智能工具，能够设计靶向"不可成药"蛋白的肽类药物。这项发表在《自然生物技术》的研究，为治疗癌症、神经退行性疾病等疑难病症提供了新思路。

该研究由麦克马斯特大学、杜克大学和康奈尔大学的科学家合作完成。与传统药物设计方法不同，PepMLM不依赖蛋白质结构信息，仅通过氨基酸序列即可设计靶向肽。研究负责人普拉纳姆·查特吉表示："这一突破使我们能够针对那些缺乏稳定结构的疾病蛋白。"

实验结果显示，PepMLM设计的肽链不仅能特异性结合目标蛋白，在某些情况下还能促进有害蛋白降解。麦克马斯特大学的克里斯蒂娜·彭指出："在亨廷顿舞蹈症模型中，这些人工智能设计的肽展现出良好的治疗效果。"

研究团队正在开发下一代算法，以优化肽类药物的稳定性和靶向性。查特吉表示："我们的目标是建立一个从序列到药物的完整开发平台。"

更多信息： 基于掩码语言模型的肽结合剂靶序列设计，《自然生物技术》(2025)。期刊信息： 《自然生物技术》