普林斯顿团队开发蛋白质生成AI模型 MESSI：降低免疫原性并保留活性

普林斯顿大学姜凯议团队提出生成式蛋白质设计模型 MESSI，在逆向折叠基础上引入免疫风险目标，通过离散扩散模型与 Lookahead–Feedback 机制在生成过程中避开高风险表位。在荧光素酶、PD-1 结合蛋白和尿酸氧化酶三类蛋白质上验证，部分候选预测表位数量降至零且保留活性，表现最好的尿酸氧化酶变体活性约为原始蛋白质的 2.7 倍。