De novo protein design—From new structures to programmable functions

生物 可控性 合成生物学 蛋白质设计 互补性(分子生物学) 模块化(生物学) 计算生物学 蛋白质工程 蛋白质结构 遗传学 生物化学 数学 应用数学
作者
Tanja Kortemme
出处
期刊:Cell [Elsevier]
卷期号:187 (3): 526-544 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.cell.2023.12.028
摘要

Summary

Methods from artificial intelligence (AI) trained on large datasets of sequences and structures can now "write" proteins with new shapes and molecular functions de novo, without starting from proteins found in nature. In this Perspective, I will discuss the state of the field of de novo protein design at the juncture of physics-based modeling approaches and AI. New protein folds and higher-order assemblies can be designed with considerable experimental success rates, and difficult problems requiring tunable control over protein conformations and precise shape complementarity for molecular recognition are coming into reach. Emerging approaches incorporate engineering principles—tunability, controllability, and modularity—into the design process from the beginning. Exciting frontiers lie in deconstructing cellular functions with de novo proteins and, conversely, constructing synthetic cellular signaling from the ground up. As methods improve, many more challenges are unsolved.
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