普林斯顿团队发布MESSI蛋白质去免疫原性设计模型
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普林斯顿团队发布MESSI蛋白质去免疫原性设计模型
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AI 综述
普林斯顿大学生物工程系助理教授姜凯议团队发表论文，提出生成式蛋白质设计模型 MESSI，目标是在保留蛋白质结构与功能的同时降低其潜在免疫原性。该模型在逆向折叠基础上引入免疫风险目标，用离散扩散模型和 Lookahead–Feedback 机制在生成过程中避开高风险表位。 团队在荧光素酶、PD-1 结合蛋白和尿酸氧化酶三类蛋白质上验证：部分候选的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。上述降低免疫原性的效果为模型预测结果，论文称 MESSI 可同时兼顾去免疫原性与功能保留。
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最新进展10月17日 12:19
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报道时间线
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10月17日
- DeepTech深科技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。
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