Science| 诺奖级突破！中国团队终结免疫学悬案，破解多年核心难题，使我国免疫学领域研究上升到全新高度！

本文介绍了2025年David Baker团队在蛋白质设计领域的重要突破，重点阐述了基于深度学习的LigandMPNN方法在蛋白质序列设计中的优势。背景方面，蛋白质设计是计算生物学的前沿领域，传统方法在模拟非蛋白质组分相互作用方面存在局限。研究目的旨在开发能够显式模拟小分子、核苷酸等配体的蛋白质设计工具，提升酶、传感器等功能蛋白的设计效率。结论显示，新方法不仅显著提高了天然氨基酸序列恢复率，更成功设计出催化效率提升10万倍的丝氨酸水解酶，开创了全新结构空间。文章还系统介绍了AI蛋白质设计的培训课程体系，涵盖从基础理论到实战应用的完整知识链。