靶向肽设计遇瓶颈？量子AI精准设计破局

🧩 Step 1｜RFdiffusion3 全原子蛋白质从头设计

直接构建主链与侧链所有原子的三维坐标和相互作用，是首个真正实现主链+侧链+配体/核酸协同生成的AI蛋白设计工具。

🏗 Step 2｜ProteinMPNN 蛋白质序列设计

基于给定的蛋白质三维骨架结构，逆向预测能够折叠成该结构的氨基酸序列，解决蛋白质的“逆向折叠”问题。

🧬 Step 3｜Foldseek2 蛋白结构相似性搜索

基于GPU加速的蛋白结构相似性搜索工具，首创3Di结构字母表，将三维结构比对转化为字符串搜索，速度较传统方法提升2万倍

🔍 Step 4｜AutoDock Vina GPU高通量虚拟筛选

AutoDock Vina GPU 是 AutoDock 的 GPU 优化版本，在大型化合物数据库中快速、自动地筛选潜在候选分子，实现高通量虚拟筛选。

⚡ Step 5｜PocketXMol 蛋白口袋分子De-Novo生成

PocketXMol 是基于原子相互作用的分子生成基础模型，能够统一处理与蛋白质口袋相关的多种任务：结构预测；分子设计；从头设计。

—— 📊 效率对比：

传统实验筛选：3-6个月

AI辅助筛选：2-4周

量子AI筛选：3-5天

做靶向肽/蛋白binder设计的高校PI和药企研发，靶向肽设计卡在哪一步了？分享你的靶点，我们帮你从筛选到验证一条龙跑完💡

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