人工智能設計蛋白質攻克百年難題：抗蛇毒小分子研發獲突破

【美南新聞泉深】通過人工智能（AI）設計的蛋白質可以有效中和毒蛇毒液中的致命毒素，爲解決每年造成約10萬人死亡的蛇咬問題帶來了希望。這項研究于2025年1月15日發表在《自然》期刊上，不僅標志著蛇咬治療領域的一次革命性突破，也展示了人工智能在計算蛋白質設計領域的強大潛力。

蛇咬治療的曆史困境

蛇咬在世界許多地區是導致死亡和永久殘疾的主要原因之一。根據世界衛生組織（WHO）的報告，蛇咬被列爲與登革熱、狂犬病等並列的優先被忽視熱帶病。然而，蛇咬治療方法多年來變化甚微，目前仍主要依賴從馬或羊血清中提取的抗體制成的抗毒血清。這些傳統治療方法存在安全性和有效性問題，而且必須由專業醫療人員在診所或醫院中進行注射，嚴重限制了它們在資源匮乏地區的可及性。

人工智能設計蛋白質的突破

由美國華盛頓大學的計算生物物理學家大衛·貝克（David Baker）團隊開發的蛋白質設計程序RFdiffusion爲這一困境帶來了新解決方案。受生成圖像AI工具（如DALL-E）的啓發，RFdiffusion能夠快速設計出能夠牢固結合目標蛋白質的小型蛋白質。這一技術此前已被證明在癌症、自身免疫疾病等領域有很大潛力。

值得一提的是，2024年諾貝爾化學獎得主大衛·貝克因其團隊開發的AlphaFold AI而受到高度關注，該工具能夠預測蛋白質結構，爲生物學研究帶來深遠影響。貝克在RFdiffusion的開發和應用中也發揮了關鍵作用。他的貢獻不僅奠定了計算蛋白質設計的理論基礎，還推動了這一領域技術的實際應用，最終爲蛇咬治療提供了創新性解決方案。

實驗室研究員蘇珊娜·巴斯克斯·托雷斯（Susana Vázquez Torres）提出將RFdiffusion應用于蛇咬治療。蛇毒中含有多種蛋白質毒素，可引起神經麻痹、組織損傷和死亡。托雷斯及其團隊利用RFdiffusion設計了能夠識別和結合蛇毒中關鍵毒素區域的“迷你結合體”（mini-binders）。

實驗驗證與成果

研究團隊針對眼鏡蛇、蝰蛇等毒蛇的叁類主要毒素進行設計。僅篩選幾十種蛋白質後，他們就發現了一些能夠與毒素牢固結合的迷你結合體。進一步的實驗表明，這些迷你結合體可以中和蛇毒毒素對神經遞質、肌肉細胞以及組織的破壞作用。

在小鼠實驗中，研究團隊將迷你結合體與毒素預先混合後注射，即使是致死劑量，實驗鼠也能存活。此外，即便在注射毒素15分鍾後才給予迷你結合體治療，實驗鼠依然全部存活。托雷斯表示：“這是我職業生涯中最激動人心的實驗結果之一。”

潛在優勢與未來展望

研究人員指出，與傳統抗毒血清相比，人工智能設計的迷你結合體具有多個優勢：

1.穩定性強：迷你結合體無需冷藏，適合在偏遠或資源有限地區使用。

2.成本低廉：可通過工業化發酵大量生産，生産成本低于現有治療方案。

3.適應性強：未來可根據不同地區毒蛇種類調整組合配方。

盡管當前實驗僅針對部分毒素進行研究，但研究團隊計劃將迷你結合體擴展爲包括磷脂酶類毒素在內的多種蛇毒毒素的“雞尾酒療法”。這種組合療法將大幅提高治療效果。

挑戰與前景

盡管這項技術的潛力巨大，但將其推向臨床仍面臨資金和資源的挑戰。貝克團隊指出，與癌症和自免疫疾病等領域相比，蛇咬等因發病率較低、經濟效益不樂觀而被忽視的疾病很難獲得足夠的投資。然而，這項研究爲解決蛇咬問題開辟了全新道路，也展現了AI技術在公共衛生領域的廣闊應用前景。

研究人員正努力尋找資金支持，將人工智能設計的抗毒血清推進至臨床試驗階段，爲全球蛇咬受害者帶來福音。這項研究不僅再次驗證了大衛·貝克在計算蛋白質設計領域的卓越貢獻，也彰顯了諾貝爾獎級別科學家的持續創新力。