在医学科研的道路上，攻克那些曾被视为“不可成药”的疾病靶点，一直是全球科学家面临的巨大挑战。如今，加拿大和美国的研究团队带来了一项突破性进展：他们成功开发出一种名为PepMLM的人工智能（AI）工具，有望彻底改变药物研发的格局。这项创新技术预示着，未来针对多种顽固性疾病，包括急性髓系白血病等癌症、荷尔蒙失调、亨廷顿病以及多种病毒感染，都可能出现全新的治疗方案。
传统的药物研发方法往往耗时耗力，需要投入数年时间与巨额资金来解析蛋白质的复杂结构。然而，PepMLM的独特之处在于，它摒弃了对蛋白质结构的依赖，转而利用自然语言处理技术（如掩码语言建模，MLM）来“理解”蛋白质的“语言”。通过分析蛋白质的序列信息，PepMLM能够设计出具有药物活性的分子，从而有效降解那些结构未知或不稳定的致病蛋白质。正如研究作者、麦克马斯特大学生物化学与生物医学科学教授Ray Truant博士所言：“PepMLM证明，我们无需了解结构，只需序列即可，这大大加快了开发时间并显著降低了成本。”
Ray Truant, PhD这项令人振奋的研究成果已于8月13日在线发表在国际顶尖期刊《自然生物技术》（Nature Biotechnology）上。
PepMLM的研发历程与创新机制
多学科研究团队在开发肽引导的蛋白质降解剂方面积累了丰富经验。在PepPrCLIP模型的基础上，Truant及其同事进一步设计了PepMLM，使其成为一个纯粹的从头（de novo）设计算法，能够根据目标序列条件生成结合剂。该工具基于Meta AI开发的蛋白质语言模型ESM-2，通过独特的掩码策略，迫使ESM-2完全重建整个结合区域。
在初步测试中，PepMLM展现出卓越的性能，不仅与已验证的肽-蛋白质序列对表现相当或更优，更超越了当前最先进的肽结合剂设计模型，并对多种疾病相关靶点表现出特异性结合能力。这标志着AI药物研发在精准性和效率上迈出了关键一步。
广阔的治疗前景：从癌症到病毒感染
PepMLM的潜力体现在其广泛的应用前景上。在早期实验中，研究团队发现PepMLM能够为神经细胞粘附分子1（急性髓系白血病的关键标志物）和抗苗勒管激素2型受体（多囊卵巢综合征的关键调节因子）创建强效且特异的肽结合剂。
进一步的实验表明，PepMLM设计的肽有望通过降解MSH3和突变型亨廷顿蛋白等致病蛋白质，为亨廷顿病提供潜在的治疗方案。此外，针对尼帕病毒、亨德拉病毒以及人类偏肺病毒等具有“高大流行潜力”的病毒，PepMLM肽也显著降低了病毒磷蛋白水平，而这些病毒目前普遍缺乏有效的疫苗或抗病毒治疗手段。
Truant博士强调：“核心信息是，该算法可以允许任何输入的蛋白质文本序列生成结合肽。我们可以靶向任何蛋白质——甚至是蛋白质的微小部分。这将成为药物开发领域的一个全新通用工具。”
肽类药物的未来与患者获取创新疗法
近年来，分子遗传学家和生物医学科学家开发了众多算法来识别肽结合位点并将其应用于实际。例如，多伦多大学团队开发的PepNN-Struct和PepNN-Seq模型，以及2024年推出的PepFlow深度学习模型，都在不断推动肽类药物的结构预测与治疗递送技术发展。这些研究共同揭示了肽类分子作为治疗手段的巨大潜力，正如Philip M. Kim博士（多伦多大学分子遗传学和计算机科学教授）所指出的，像Ozempic这类用于治疗糖尿病和肥胖的胰高糖素样肽-1类似物，已充分证明了肽类药物的重要性。
尽管这些深度学习模型仍有提升空间，但其为未来治疗带来的可能性令人兴奋。PepMLM的研究人员已经成立了生物技术公司，旨在开发更先进的模型，并将这项技术应用于更广泛的疾病领域。对于寻求前沿治疗方案的患者，MedFind海外靶向药代购服务致力于提供全球最新的抗癌药物，确保患者能及时获取所需的创新疗法。此外，MedFind的AI问诊服务也能帮助患者初步了解病情和治疗选择，而其抗癌资讯平台则提供全面的药物信息与诊疗指南，助力患者做出明智的决策。
Philip M. Kim, PhD这项研究由杜克大学、康奈尔大学、CHDI基金会、Wallace H. Coulter基金会、Hartwell基金会、Krembil基金会和美国国立卫生研究院的资助。Truant博士声明无相关财务关系。Kim博士是Fable Therapeutics、TBG Therapeutics和Zymedi等多家公司的联合创始人兼顾问。
