据生物世界公众号5月1日消息，瑞士洛桑理工学院、英国牛津大学和中国科学院微生物研究所的研究人员合作，开发出一种利用蛋白质表面特征指纹图谱的机器学习方法，来从头设计新的蛋白质，这些蛋白质与癌症免疫治疗靶标（PD-1、PD-L1、CTLA-4）或新冠病毒靶标（S蛋白）的结合亲和力与自然产生的抗体相当。该方法可用于设计降低突变蛋白逃逸风险的合成蛋白，如针对各种新冠变体广谱有效的合成蛋白，还可用来设计针对免疫检查点的合成蛋白，也可以将编码这些合成蛋白的基因整合到细胞疗法中，提高细胞治疗效果。相关研究成果发表于《自然》期刊。

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