肽類療法在治療糖尿病和癌症方面表現出色，特別是GLP-1受體激動劑對2型糖尿病和肥胖症的療效。然而，設計符合多重標準的肽類仍具挑戰。為此，我們推出了PepTune，一種專門用於生成和優化治療性肽的模型。透過蒙地卡羅樹搜索策略，PepTune能有效平衡探索與利用，生成具多樣化特性的肽，並解決了在離散空間中面臨的挑戰。我們的研究顯示，這種方法在肽設計上具備穩健性與靈活性。 PubMed DOI

Protein CREATE（計算重設透過實驗增強訓練引擎）是一個創新的流程，結合計算設計與實驗驗證，提升蛋白質結合劑的開發效率。透過先進技術如下一代測序和噬菌體展示，研究人員能夠收集大量的結合數據，並生成數千種針對IL-7受體α和胰島素受體的設計結合劑。這項研究不僅發現了新的結合劑，還提供了結合特性的深入見解，強調結構特徵的重要性，並促進設計-建造-測試的閉環循環，未來將更精確地設計蛋白質結合劑。 PubMed DOI

深度生成模型越來越常用於從零開始設計功能性蛋白質。雖然3D蛋白質設計是一種方法，但基於序列的生成方法因為擁有大量的蛋白質序列數據和較簡單的訓練需求而更受歡迎。這些模型專注於匹配訓練數據中的蛋白質序列，但不必每個氨基酸都完全一致，因為某些變異不影響功能。 我們提出了一種新訓練方法，優化氨基酸序列和潛在空間中的訓練數據可能性，並在生成抗微生物肽和蘋果酸脫氫酶上測試，結果超越了多種其他深度生成模型，顯示出我們的方法在功能性蛋白質生成上的有效性。 PubMed DOI

這項研究強調了先進的大型語言模型（LLM），特別是Pro-PRIME模型，在增強結合生長激素的VHH抗體的穩定性方面的成效。考慮到蛋白質常需在極端環境中運作，研究探討了設計更高穩定性和功能性蛋白質的挑戰。經過兩輪設計，成功產生了一種突變抗體，具備更好的熱穩定性、極端pH抵抗力及更強的結合親和力。這是LLM設計的蛋白質產品首次成功應用於大規模生產，顯示其在蛋白質工程上的潛力。 PubMed DOI

我們開發了一個自動化工具，利用大型語言模型（LLM）來簡化從超過81,000篇與蛋白質資料庫（PDB）相關的文章中提取和分類蛋白質的表達及純化方法。這個工具能有效解決優化蛋白質樣本的挑戰，因為表達條件和純化策略的變化常常耗時。主要發現包括：Tris緩衝液最常用，聚組氨酸標籤佔主導，最佳表達溫度為16-20 °C，誘導時間偏好12-16小時。這個資源對研究人員設計蛋白質實驗非常有幫助。 PubMed DOI

蛋白質語言模型（pLMs）正逐漸成為理解蛋白質序列及其功能的重要工具，特別是在預測分子功能方面，如識別結合位點和評估基因變異影響。不過，單靠pLM嵌入在蛋白質結構預測上仍無法與最佳方法相提並論。透過微調這些pLM，可以提升其效率和準確性，尤其在實驗數據不足的情況下。總的來說，pLM為計算生物學與實驗生物學的整合鋪路，預示著蛋白質設計的新時代。 PubMed DOI

這篇評論探討語言模型在蛋白質設計中的應用，將蛋白質視為氨基酸序列，類比於語言模型處理句子中的單詞。文章介紹蛋白質語言模型的基本概念，強調最近的進展，如上下文設計和結構信息整合，並討論目前的限制。此外，評論還建議未來的研究方向，以提升蛋白質語言模型，改善設計結果。 PubMed DOI

這項研究開發出結合序列特徵和蛋白質語言模型的新機器學習方法，能準確預測蛋白質熔點溫度（Tm），預測與實際值的相關性高達0.89。他們也推出網頁伺服器和Python套件，方便研究人員預測及設計高熱穩定蛋白質，應用更廣泛。 PubMed DOI

作者提出一套新方法，結合半監督神經網路（Seq2Fitness）和創新最佳化演算法（BADASS），能更準確預測蛋白質適應度，並有效率產生多樣且高適應度的蛋白質序列。這方法比現有技術更省資源、效果更好，未來也有機會應用在 DNA、RNA 等其他生物序列上。 PubMed DOI

蛋白質-蛋白質交互作用（PPIs）對疾病研究和藥物開發很重要，但從眾多模擬結構中挑出最準確的很困難。DeepRank-GNN-esm 是一款深度學習工具，結合圖形化方法和蛋白質語言模型，能有效排序並選出最佳PPI模型。詳細教學和工具下載可參考 https://github.com/haddocking/DeepRank-GNN-esm。 PubMed DOI