研究人员提出了一种名为Logos的蛋白质设计策略，旨在靶向天然无序蛋白（IDPs），以加速新药研发。该方法通过诱导契合结合策略，设计出适应多种无序氨基酸序列的结合蛋白，为癌症和阿尔茨海默症的治疗提供新靶点。

David Baker及其团队提出了一种名为Logos的蛋白质设计策略，专注于靶向天然无序蛋白质区域。该策略利用RFdiffusion模型，设计能够结合多种无序氨基酸序列的结合蛋白，推动新药研发，尤其在癌症和阿尔茨海默症领域。研究成果发表在《Science》上，展示了对无序蛋白靶点的广泛识别潜力。

AAAI 2025会议将举办AI蛋白质设计教程，由Mila、东北大学和MIT的学者主办，探讨AI在蛋白质序列、结构和功能预测中的应用，助力新药研发与生物技术创新。教程内容包括蛋白质表示学习、结构预测和设计方法，适合具备机器学习基础的参与者。

人类与疾病的斗争持续，新药研发历程丰富。从吗啡到阿司匹林，药物合成技术不断进步。21世纪，AI技术推动药物发现，Cellarity与英伟达提出的MOLRL方法在靶向分子优化中表现优异，提高了研发效率。

华中师范大学的研究团队开发了名为DigFrag的AI方法，能够生成结构多样性更高的药物片段，提升新药研发的效率。该研究发表在《自然通讯化学》上，展示了AI在药物发现中的潜力。