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韓國科學技術院生物科學系聯合美國華盛頓大學西雅圖分校蛋白質設計研究所，依托人工智能（AI）技術，實現了蛋白質的“從頭設計”，創建出可特異性識別目標化合物的人造蛋白質。相關成果刊載于新一期《自然·通訊》雜志。

從頭開始設計出能識別其他化合物的新蛋白質，一直是蛋白質設計領域的重大挑戰，因為它需要在原子水平上進行精確計算和建模。為攻克這一難題，聯合團隊構建出能深度模擬“蛋白-配體”相互作用的AI模型。

以此為核心，團隊“量體裁衣”，為代謝物與小分子藥物等6類化合物設計出專屬結合蛋白，并經實驗確證其功能。此外，他們以新型皮質醇結合蛋白為基底，構筑化學誘導二聚化系統，開發出高靈敏度的皮質醇生物傳感器。值得一提的是，該人工蛋白能精準“鎖定”應激激素皮質醇，并以此為樞紐轉化為生物傳感器件。此舉標志著蛋白質設計已從理論分子藍圖，穩步跨越至可量化、可應用的傳感技術，一舉攻克了小分子精準識別的長期難題。

團隊表示，有別于傳統依賴天然蛋白篩選或局部改造的路徑，最新研究結合AI計算與實驗驗證，實現蛋白質功能的“按需定制”，具有重要意義。此項突破將在疾病診斷、新藥研發與環境監測等領域大顯身手。未來，該技術有望實現血液生物標志物的痕量檢測，助力疾病早篩；也可通過定向設計靶向分子識別蛋白，為精準醫療開辟新徑。同時，定制化生物傳感器將走出實驗室，賦能環境治理，如實時追蹤空氣與水質中的微量污染物等，守護生態健康。

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