在癌症治療的戰場上，科學家們不斷尋找突破口，而這一次，他們將目光投向了人工智慧（AI）。來自美國奧本大學的研究團隊，與巴塞爾大學和瑞士聯邦理工學院合作，透過結合AI、分子動力學模擬和網絡分析，開發出一套創新方法，能夠精準定位癌症相關蛋白質的關鍵結合點。這項發現不僅將加速癌症藥物的研發，還有助於推動個性化的精準醫療。
此次研究的重點在於PD-L1蛋白，這是一種幫助癌細胞躲避免疫系統攻擊的蛋白質。在免疫系統的監視下，癌細胞本該被識別並清除，但PD-L1蛋白能夠幫助它們逃過這一劫難。現有的免疫療法如派姆單抗（Keytruda）等，就是透過阻斷PD-L1蛋白來恢復免疫系統的正常功能。然而，想要精確識別藥物應該攻擊PD-L1的哪個部位一直是個難題。
奧本大學的研究團隊，透過將AlphaFold2這種AI工具與分子動力學模擬技術相結合，成功預測了PD-L1上對藥物反應最關鍵的結合區域。研究人員使用了跨連結質譜技術和下一代測序技術，來驗證他們的預測結果。結果顯示，這種結合AI和實驗數據的研究方法，能夠準確定位癌症相關蛋白質的關鍵結合點，為藥物設計提供了更可靠的方向。
協助癌症患者獲得個性化治療
這項突破性的發現不僅僅局限於PD-L1蛋白，研究方法還可應用於其他疾病相關的蛋白質，為多種癌症及自體免疫疾病提供新型的治療靶點。此外，這項研究顯示了利用AI技術進行藥物開發的巨大潛力。傳統的實驗方法往往耗時長且費用昂貴，但通過AI輔助的計算模型，藥物研發過程可以顯著加速，降低成本。
研究負責人拉斐爾·伯納迪博士表示，這項突破展示了計算工具對癌症治療的巨大潛力，尤其是在個性化療法的發展中。「我們的研究證明，利用AI技術進行蛋白質設計是癌症治療的新前沿」，他說道。
隨著AI技術的不斷進步，這樣的跨領域合作將在未來改變癌症治療的遊戲規則。科學家們相信，這套結合AI和分子生物學的創新方法，將開啟精準醫療的嶄新篇章，幫助更多癌症患者獲得個性化的治療方案。
這項研究成果已發表於《美國化學學會期刊》。
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首圖來源：Rafael C. Bernardi - Auburn University cc By4.0
圖片來源：Journal of the American Chemical Society cc By4.0
參考論文：
1.Integrating Dynamic Network Analysis with AI for Enhanced Epitope Prediction in PD-L1:Affibody Interactions
Journal of the American Chemical Society
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