MIT 团队提出 PottsMPNN：不再以还原天然序列衡量蛋白质设计

MIT 生物学系团队开发出机器学习框架 PottsMPNN，通过引入支配蛋白质结构与稳定性的物理原理并建模氨基酸两两相互作用，提升序列生成与突变稳定性预测能力，成果发表于 PNAS。研究者指出，长期以来以能否复现进化选出的天然序列作为成功标准并非蛋白质设计的最佳指标，PottsMPNN 在减少对天然序列依赖的同时，结构兼容性与能量预测反而改善，可设计出序列不类似任何天然蛋白的结构可行蛋白。