Baker团队在Nature发表从头设计半胱氨酸蛋白酶
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David Baker团队与苏黎世联邦理工学院等合作在Nature发表研究，以酵母蛋白酶Ulp1的催化三联体、氧阴离子穴和局部底物骨架为起点，用RFdiffusion2的界面设计版本RFD2-MI共同生成酶与底物构象、ProteinMPNN优化序列、AlphaFold 3筛选结构，从头设计出采用非天然折叠、能切割匹配底物肽键的半胱氨酸蛋白酶。69个实验测试设计中有13个显示明确切割活性，成功率19%，分属Gawi、Kal和Dokki三类骨架；六个晶体结构与设计模型高度吻合，Cα均方根偏差小于1.2 Å。 优化变体Dokki-v2由Y41T、S44V、P67V和T99F四个突变组合而成，催化周转数0.064 s⁻¹、约为Dokki-15的58倍，kcat/KM达413±50 M⁻¹ s⁻¹；研究称其相对中性条件下非催化肽键水解实现约1.8×10⁹倍加速，但部分突变组合出现底物抑制。设计酶在HeLa细胞中切割H2B定位的核内报告底物，失活Cys突变体无此现象。 研究团队指出，目前酶与底物共同设计、细胞验证采用人工报告系统、选择性测试范围有限，尚未证明能针对任意指定靶标生成高效蛋白酶；针对内源性疾病相关蛋白的选择性切割、安全性及实际治疗效果仍需进一步验证。
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沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 王初课题组Nature发表从头设计半胱氨酸蛋白酶研究
苏黎世联邦理工与华盛顿大学团队在Nature发表研究，以酵母蛋白酶Ulp1的催化三联体、氧阴离子穴和局部底物骨架为起点，用RFdiffusion2界面设计版本RFD2-MI共同生成酶与底物构象、ProteinMPNN优化序列、AlphaFold3筛选结构，69个设计中13个具切割活性。
- BioAICraft精选Nature：David Baker 团队从头设计半胱氨酸蛋白酶，实现特定肽键切割
David Baker 团队与苏黎世联邦理工学院等合作在 Nature 发表 De novo design of cysteine proteases，用 RFD2-MI、ProteinMPNN 和 AlphaFold 3 从 Ulp1 最小催化基序出发从头设计可切割肽键的半胱氨酸蛋白酶，69 个实验设计中有 13 个出现切割活性。
- BioArt精选David Baker团队在Nature发表两项研究：从头设计半胱氨酸蛋白酶与金属蛋白酶
华盛顿大学David Baker团队在Nature发表两篇论文，分别从头设计半胱氨酸蛋白酶和锌离子辅助的金属蛋白酶，并在哺乳动物细胞中检测到切割活性。
- iNatureBaker团队两天连发Nature与Science三篇论文，用RFdiffusion从头设计金属蛋白酶与半胱氨酸蛋白酶
华盛顿大学David Baker团队与苏黎世联邦理工学院Donald Hilvert合作，于2026年10月14日在Nature在线发表金属蛋白酶计算设计研究，用RFdiffusion 2仅指定锌基催化中心与相邻肽结合口袋位置、其余序列由模型生成，135种设计中36%能特异切割指定底物的目标肽键，最优设计水解速度比背景反应快超10⁸倍，优化活性位点预组织后可达10¹⁰倍以上。
- AI蛋白质Nature：Baker团队用RFdiffusion2从头设计半胱氨酸蛋白酶
华盛顿大学David Baker团队在Nature发表研究，用RFdiffusion2-MI从头设计以活化半胱氨酸亲核体为核心的蛋白酶，69个设计中13个具切割活性，成功率19%，相对背景反应速率提升最高3×10⁷倍。
- AI-Protein DesignAI如何靶向无序序列设计蛋白质？六篇Baker团队论文全解读
该文汇总了David Baker团队已发表的六项靶向无序序列或无序蛋白（IDPs/IDRs）的从头蛋白质设计工作，并逐篇解读设计策略与实验结果。其中Logos法在43个靶点中39个获得结合物（90.7%），RFdiffusion扩散方法在7个IDP/IDR靶点上均获3–100 nM亲和力结合物，最新MYC结合物在多种肿瘤模型中抑癌效果优于Omomyc。
- 智药邦David Baker团队在Nature报道从头设计半胱氨酸蛋白酶
David Baker团队在Nature发表论文，用RFD2-MI生成蛋白骨架与底物结合界面、ProteinMPNN优化序列、AlphaFold 3检查结构自洽，从头设计出采用非天然折叠、可切割匹配底物肽键的半胱氨酸蛋白酶。
- DrugAI精选Nature：Baker团队用RFdiffusion2-MI从头设计半胱氨酸蛋白酶
Baker团队利用RFdiffusion2-MI生成模型，从头设计以Cys–His–Asp催化三联体为核心的人工半胱氨酸蛋白酶，在69个实验测试设计中有13个能准确切割预定肽键，成功率为19%。
- UW Institute for Protein DesignIPD 团队在 Nature 发表从头设计蛋白酶研究
UW 蛋白质设计研究所（IPD）的 Anqi Chen、Kejia Wu 和 Hojae Choi 从头设计出蛋白酶，这些“分子剪刀”能高精度切割用户指定的目标序列。该成果本周发表于 Nature，推文未披露切割效率、特异性数据或实验体系。
- DeepTech深科技精选David Baker团队在Nature连发两篇论文，AI从头设计蛋白酶最高催化加速超100亿倍
华盛顿大学David Baker团队10月14日在Nature发表两篇论文，用RFdiffusion、ProteinMPNN和AlphaFold 3从头设计半胱氨酸蛋白酶与金属蛋白酶。
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