撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 开发靶向治疗性蛋白质的大环结合剂 （例如 大环肽 ） ，通常依赖于大规模筛选方法，这种方法资源消耗大，且对结合模式的控制很少。尽管 蛋白质设计 领域 已取得重大进展，但目前仍缺乏从头设计结合蛋白质的大环化合物的可靠方法。 2025 年 6 月 20 日，诺贝尔奖得主、蛋白质设计先驱、华盛顿大学 David Baker 教授团队在 Nature 子刊 Nature Chemical Biology 上发表了题为 ： Accurate de novo design of high-affinity protein-binding macrocycles using deep learning 的研究论文。 该研究开发了一种 从头设计大环肽的新框架 —— RFpeptides ，实现了精确的从头设计与目标蛋蛋白质具有高亲和力的大环肽。 传统上，肽类药物的研发依赖于天然产物的发现，或者利用展示技术对数以万亿计的随机肽进行高通量筛选以寻找与靶点结合的肽。然而，天然产物的发现面临 诸多挑战，尤其是合成困难、稳定性差以及已发现的活性物质对突变的耐受性低等问题。尽管高通量筛选方法十分强 ...